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- [6] Mine Your Own Business: Market-Structure Surveillance Through Text Mining[J] . Oded Netzer,Ronen Feldman,Jacob Goldenberg,Moshe Fresko.Marketing Science . 2012 (3)
基于共现分析的网络舆情话题发现及态势演化研究
被引：33
作者：
李磊
[1
,2
]
刘继
[1
,2
]
张竑魁
[1
]
机构：
[1] 不详
[2] 新疆财经大学统计与信息学院
[3] 不详
[4] 新疆财经大学社会经济统计研究中心
[5] 不详
来源：
关键词：
网络舆情;
共现分析;
最大信息系数;
话题发现;
态势演化;
D O I：
10.13833/j.cnki.is.2016.01.008
中图分类号：
G206 [传播理论];
学科分类号：
摘要：
提出一种改进的共现分析方法,在对主题词频数进行加权的基础上,计算词对的最大信息系数(MIC),从而更准确地度量主题词间的相似性。再利用社会网络分析方法对主题词共现网络进行聚类分析,可较好地识别和概括网络舆情信息中的主要话题。基于MIC计算的主题词集合的密度和中心度,也充分揭示了话题内容的态势演化。实验表明,本文提出的网络舆情信息研究方法有应用价值,可提高对网络舆情信息精炼和概括的效率。
引用
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