典型文献
基于符号网络社团检测的舆情情报分析方法研究
文献摘要：
[研究目的]面向在线社交网络舆情数据,基于符号网络建模舆情实体的正负关系,研究符号网络社团检测模型挖掘舆情数据中的语义社团,进一步推演出对于某事件群众的普遍看法,适用于真实社会网络中的事件检测,有助于创新舆情情报分析方法.[研究方法]主要从符号网络特性入手,在半非负分解过程中引入深度学习的框架,提出深度半非负矩阵分解模型(DSNMF),进一步将舆情情报分析及复杂网络科学有机结合,利用"'司马3忌'举报韩红爱心慈善基金会"热点事件所产生的微博舆情数据构建舆情情感符号网络,基于DSNMF模型进行舆情情报实证分析.[研究结论]大量实验表明:DSNMF模型有效提升了符号网络社团检测性能;证实了符号网络社团检测模型在舆情情报分析中的有效性.
文献关键词：
舆情情报分析;符号网络;深度学习;社团检测;社交网络;非负矩阵分解;微博
中图分类号：
作者姓名：
余韦;章金楠;朱梦丽;王佳桐;穆荣健
作者机构：
浙江越秀外国语学院国际商学院 绍兴 312069;绍兴市智慧社会智能监测防控重点实验室 绍兴 312069;天津大学智能与计算学部 天津 300350
文献出处：
引用格式：
[1]余韦;章金楠;朱梦丽;王佳桐;穆荣健-.基于符号网络社团检测的舆情情报分析方法研究)[J].情报杂志,2022(05):55-60,161
A类：
舆情情报分析,DSNMF
B类：
符号网络,社团检测,研究目的,在线社交网络,社交网络舆情,舆情数据,网络建模,正负,检测模型,推演,演出,某事,社会网络,事件检测,网络特性,负分,分解过程,非负矩阵分解,分解模型,复杂网络,网络科学,司马,举报,爱心,心慈,慈善基金会,热点事件,微博舆情,情感符号,检测性能
AB值：
0.270525
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