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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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限定检索结果

文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 法学
- 1 篇 社会学
1 篇 文学
- 1 篇 新闻传播学
1 篇 工学
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 公共管理

主题

2 篇 信息流行性
1 篇 lda主题模型
1 篇 查询扩展
1 篇 社交媒体
1 篇 情感分析
1 篇 数据稀疏性
1 篇 混合式查询扩展
1 篇 信息搜索
1 篇 信息熵
1 篇 数据时效性

机构

1 篇 浙江理工大学
1 篇 东北大学

作者

1 篇 王也
1 篇 张书波

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=信息流行性"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

考虑情感因素的社交媒体信息流行性研究

考虑情感因素的社交媒体信息流行性研究

引用

作者：王也浙江理工大学

学位级别：硕士

随着Web2.0技术的不断创新发展,社交媒体得到广泛的应用,已经成为信息传播的主要渠道和载体。研究信息传播的流行性规律,成为了社交媒体信息传播研究的重要内容之一,不仅可以揭示信息流行的原因,还有助于加深对社交用户行为的认识、理... 详细信息

随着Web2.0技术的不断创新发展,社交媒体得到广泛的应用,已经成为信息传播的主要渠道和载体。研究信息传播的流行性规律,成为了社交媒体信息传播研究的重要内容之一,不仅可以揭示信息流行的原因,还有助于加深对社交用户行为的认识、理解社交媒体中信息的认知过程、指导营销策略和舆情引导,促进社会稳定。社交媒体上,情感影响用户选择信息的行为,进而影响信息的传播,所以情感在信息传播中扮演着重要的角色,是影响信息传播的重要因素,但其在信息传播的流行性中发挥的具体作用研究较少,关于信息流行性与情感相关关系的研究也比较少。所以有必要从情感的角度展开信息流行性规律的研究。为此,以微信公众号为例,从社交媒体信息个体与主题角度出发,展开对信息流行性与信息情感关系的探讨与规律发现。本文主要工作及贡献如下:(1)社交媒体信息流行性与信息情感度量与刻画。选择信息流行度作为信息流行性的度量指标,选择量化指标实现对信息流行度的度量,通过情感分析的方法得到情感值用于度量信息情感。(2)社交媒体信息主题流行性与主题情感度量指标搭建。通过对信息进行主题建模得到信息主题概率分布,结合信息熵概念,与信息情感值与信息流行度共同搭建主题流行度与主题情感的度量指标。(3)实证分析。选择四个不同类型的微信公众号文章文本内容为实证数据集,从单信息内容项、不同主题内单信息内容项和主题三个角度分析信息流行性与信息情感的关系,得到流行性规律。实证结果表明:①对单个信息,信息流行性随着信息情感从消极到中性再到积极的变化过程中呈现一种先逐渐增强,到达最大值后逐渐减弱的趋势。发现信息情感倾向越接近中性,其信息流行性越强;②对单个主题内的不同信息,发现信息流行性与情感之间并没有明显的相关关系,其流行性的变化趋势具有一定的随机性;③对主题信息而言,主题情感倾向越积极,主题的流行性越强。研究发现揭示了社交媒体中信息情感与信息流行性关系的规律,对企业营销与构建“清朗网络”有现实指导意义。

关键词：社交媒体信息流行性情感分析 LDA主题模型信息熵

来源：评论

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面向信息搜索的混合式查询扩展技术研究

面向信息搜索的混合式查询扩展技术研究

引用

作者：张书波东北大学

学位级别：博士

随着通信和信息技术的快速发展,互联网已经成为人们获取各类信息的重要来源,而搜索引擎则是人们从互联网获取信息所依赖的重要工具之一。在很多情况下,现有的搜索引擎已经能为用户提供满意的搜索结果。但同时,受到查询词过短及“词语匹... 详细信息

随着通信和信息技术的快速发展,互联网已经成为人们获取各类信息的重要来源,而搜索引擎则是人们从互联网获取信息所依赖的重要工具之一。在很多情况下,现有的搜索引擎已经能为用户提供满意的搜索结果。但同时,受到查询词过短及“词语匹配”问题的影响,现有的搜索引擎在搜索结果的质量方面还存在着提升的空间。查询扩展是解决搜索引擎所面临的查询词过短以及“词语匹配”问题的有效方法之一。现有的查询扩展方法从搜索日志、相关文档或者形式化语义资源中选取查询扩展词,而由于搜索日志直接地记录了历史用户描述信息需求的关键字,基于日志的查询扩展方法可以有效地获取能够完整描述信息需求的查询扩展词,并因此而获得了大量的关注。然而,在实际应用中,现有的查询扩展方法还存在着一系列的问题。首先,基于搜索日志的查询扩展方法易受搜索日志中数据的稀疏性与时效性的影响,使其无法有效地扩展出反映用户信息需求的扩展词。其次,基于搜索日志的查询扩展方法易受搜索日志中信息流行性的影响,使其无法有效地扩展出与用户信息需求相似的扩展词。最后,在搜索日志信息不可用时,基于局部上下文的查询扩展方法受到文档主题覆盖的影响,可能无法有效的扩展出领域内重要且与当前查询相关的概念。这些问题的存在限制了查询扩展质量。针对上述问题,为了实现高质量的查询扩展,本文进行了面向信息搜索的混合式查询扩展技术研究。针对基于搜索日志的查询扩展方法易受日志数据稀疏性及时效性影响,导致扩展词数量不足或缺少时效性的问题,本文研究基于局部上下文选取足够数量或时效性强的扩展词,弥补从搜索日志选取查询扩展词的不足之处。针对基于搜索日志的查询扩展方法易受信息流行性影响,导致语义覆盖不完整的问题,本文研究从本体中选取语义覆盖完整的扩展词,完善扩展结果的语义覆盖程度,提供与用户信息需求语义相似的扩展词。针对基于局部上下文的查询扩展方法受到主题覆盖影响,无法有效扩展出领域内重要且相关的概念的问题,本文研究基于Copula理论的本体和局部上下文查询扩展方法,在统一的概率框架下实现对来自本体和局部上下文的扩展词集的有效融合,最终选取高质量的扩展词,提高搜索引擎的检索性能,更好地满足用户的信息需求。具体包括:(1)基于搜索日志和局部上下文的查询扩展方法。针对搜索日志易受数据稀疏性、时效性影响的问题,通过从局部上下文选取高质量扩展词,弥补基于用户搜索日志提取的候选扩展词较少和时效性不强的缺陷。给出了搜索日志中数据稀疏性和时效性问题的定义和判定规则、查询扩展词的权重计算方法和融合两扩展词集规则,并通过实验对方法的检索性能进行了分析,有效避免了日志数据稀疏性及时效性对查询扩展结果的影响。(2)平衡流行性和相似性的混合式查询扩展方法。针对基于日志的查询扩展方法易受数据流行性影响,导致扩展结果语义覆盖不完整的问题,通过从本体选取完整语义扩展词,弥补缺失满足用户需求的相似性信息的缺陷;研究了基于搜索日志聚类的日志扩展词集生成的方法,给出了基于本体的语义扩展词集和语义类别集的生成方法,并以此为基础提出了日志扩展词集的语义覆盖度的计算方法,并利用证据理论实现对两组扩展词集的融合。实验分析表明该方法能够有效的提供语义覆盖完整的扩展词集,实现平衡流行性与相似性的查询扩展。(3)基于Copula理论的本体和局部上下文查询扩展方法。针对局部上下文受文档主题覆盖的影响,无法扩展出领域内重要且相关概念的问题,提出了语义相似概率和统计相关概率的计算方法,以Copula理论为基础,在概率框架内实现对本体及局部上下文相似度指标的有效合并。实验阶段的对比分析表明,该方法的搜索性能优于其他混合本体和局部上下文扩展方法,实现了更高质量的查询扩展。(4)混合式查询扩展技术在成果地质资料搜索系统中的应用。针对现有成果地质资料信息搜索系统在支持区域内矿种勘查、区域矿产调查、以及编制矿产资源规划任务中存在的不足,将本文所提出的混合式查询扩展技术应用于成果地质资料搜索系统中,提出了基于BP神经网络和映射规则的借阅者查询与混合式查询扩展方法的映射方法,解决了模型参数的设定问题。通过实际工作任务验证了本文所提方法的应用效果。

关键词：信息搜索查询扩展数据稀疏性数据时效性信息流行性混合式查询扩展

来源：评论

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