网络社交平台中社群标签动态生成研究

论文摘要

【目的】利用网络社群话题及成员兴趣标签网络为社群动态生成能够表征其特点及短期关注兴趣的社群标签。【方法】利用BTM模型挖掘社群话题短文本的主题,并根据社群成员兴趣标签网络的特征,挖掘社群成员关注兴趣点,综合两者结果生成社群动态标签。以"豆瓣小组"为例对模型进行实证。【结果】基于话题社群标签与社群特征具有强关联性、稳定性强,基于成员兴趣网络标签能够及时准确表征社群动态兴趣。【局限】样本数据集不能涵盖所有类型的网络社群,仅从两类社群验证了模型的准确性与有效性。【结论】基于社群话题及成员兴趣的社群标签动态生成模型能够准确挖掘出社群特点及成员短期关注点,提高社群定义的及时性与准确性,解决用户信息获取、网络社群选择的困难。

论文目录

• 1 引言
• 2 社群标签动态生成模型
•   2.1 社群话题动态标签生成子模型
•   2.2 社群活跃成员兴趣动态标签生成子模型
•   2.3 社群动态标签生成
• 3 实证研究
•   3.1 实证数据
•   3.2 社群话题动态预标签生成
•   3.3 社群活跃成员兴趣动态预标签生成
•   3.4 社群动态标签生成
• 4 实证研究结果验证
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蒋武轩,熊回香,叶佳鑫,安宁

关键词: 社群标签,标签生成,复杂网络

来源: 数据分析与知识发现 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,图书情报与数字图书馆

单位: 华中师范大学信息管理学院,武汉大学信息管理学院

基金: 国家社会科学基金一般项目“基于人类动力学的社交网络信息交流行为研究”(项目编号:16BTQ076)的研究成果之一

分类号: O157.5;G254

页码: 98-109

总页数: 12

文件大小: 236K

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