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融合用户特征与多级文本倾向性分析的网络意见领袖识别
被引:17
作者:
陈芬
陈佩帆
吴鹏
薛春香
机构:
[1] 南京理工大学经济管理学院
来源:
关键词:
文本倾向性分析;
意见领袖;
微博;
指标体系;
D O I:
10.16353/j.cnki.1000-7490.2018.07.025
中图分类号:
G206 [传播理论];
G353.1 [情报资料的分析和研究];
学科分类号:
050302 ;
1205 ;
摘要:
网络事件中,意见领袖能够传播信息、扩大影响力、引导舆论方向。为了识别意见领袖,文章引入多级文本倾向性分析,自动将文本识别为非常正面、正面、中立、负面和非常负面5种情感倾向,更加精确地表征网民对博主的支持度。在此基础上,进一步融合多种用户特征,构建系统的网络意见领袖识别指标体系,基于新浪微博的真实数据,进行意见领袖识别,并与未加支持度指标的模型以及支持度两级分类模型进行对比,验证了方法的有效性。
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