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[目的/意义]准确把握公众微博评论中所反映的公众观点并总结舆论焦点,有助于及时获取和引导社会舆情态势,对政府公信力、快速响应能力及执行力提升具有支撑作用。[方法/过程]文章针对当前政府微博评论社会功能发挥的现实要求和其文本特征挖掘的技术需求,从基于深度学习的文本智能语义理解和挖掘出发,提出了适用的细粒度四元组标注策略,构建了政府微博评论观点抽取与焦点呈现的深度学习模型POF-BiLSTM-CRF,即通过细粒度标注策略确定、Word2vec训练词向量、BiLSTM评论特征学习进行标签及其概率输出、CRF学习上下文实现微博评论标注优化,以及观点聚类和主题词提取后最终呈现舆论焦点。[结果/结论]针对"中国警方在线"微博评论的实验表明,文章所提研究框架和模型能够有效进行舆论观点的智能化提取,为快速把握公众观点及为政府决策提供了参考。 相似文献
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[目的/意义]围绕网络购物平台在线评论的研究进展进行分析和总结,为日后研究在线评论提供借鉴.[方法/过程]通过分析国内外相关文献,从概念内涵、研究意义、研究内容分类等三个方面对网络购物平台在线评论的研究现状进行梳理,分析了当前研究中存在的主要问题.[结果/结论]总结提出了完善研究体系、规范分析方法和拓展多元创新的三点研... 相似文献
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[目的/意义] 对在线虚假评论的现有研究进行梳理,分析研究现状,明确未来研究发展方向。[方法/过程] 以CNKI和Web of Science文献为研究对象,从文献分析的视角,采用定性与定量分析相结合的方法,从虚假评论的识别方法、特征提取以及防治策略的角度,对国内外虚假评论研究的现状进行了分析,总结和概括了本领域研究的热点和存在的问题。[结果/结论] 研究表明,在虚假评论的识别方法上,需加强对半监督和无监督学习的研究;在特征提取上,可考虑本体技术的应用;在防治策略上,要考虑多学科多领域的合作。 相似文献
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[目的/意义]为知识产权数据资源的有效治理和运用提供支撑解决方案，推进知识产权领域数字化发展和信息公共服务体系升级。[方法/过程]基于对现有知识产权公共服务平台的系统调研，剖析当前知识产权公共服务数据资源的组织与利用现状；在对数据基本构成及场景支撑进行分析的基础上，进一步明确知识产权公共服务数据的语义组织内涵及其实现路径，并通过实例展示其应用效果。[结果/结论]面向公共服务场景设计从原始数据集到语义增强数据集的语义组织框架，归纳实现知识产权公共服务数据语义组织的关键技术及实践原则，形成支撑多服务场景的细粒度数据语义组织与应用模式。 相似文献
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[目的/意义]时间在延续,知识在传递,学术在创新。数据环境下,从细粒度视角对文献内容进行探析,旨在帮助科研人员在信息浪潮中准确、高效、智能地获取有用信息。[方法/过程]文章以知识基因作为文献组织节点,在知识基因遗传与变异的特征基础上提出了基于知识基因表达的智慧文献服务模式,对未来智慧文献服务从智慧文献检索、智能文献挖掘以及智慧文献推送三方面提出了创新思考。[结果/结论]从仿生学角度提出知识基因视角下的文献细粒度表达方式为未来智慧文献服务提供了新方案,智慧学术溯源、文本智慧生成以及文献智慧推送三种代表性智慧文献服务应用将对推动智慧文献服务发展起到积极作用。 相似文献
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基于改进特征提取及聚类的网络评论挖掘研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79.07%。在特征聚类阶段,本文提出的改进K-means算法相对传统算法具有更优的挖掘性能。 相似文献
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【目的/意义】通过深度学习方法对图书评论进行细粒度挖掘,并基于挖掘结果优化图书间相似度计算结果。【方法/过程】首先从在线书评网站上采集图书评论,对评论进行词性分析构建属性词表,随后基于属性词表对评论进行类型标注,通过BERT-BiLSTM模型对标注数据进行学习以实现评论自动分类,最后通过BERT对分类后的评论进行向量表示,通过余弦相似度计算评论间的相似度以表征图书相似度。【结果/结论】本文构造的BERT-BiLSTM评论分类模型准确率、召回率和F1值分别达到0.922、0.921和0.921,可以较好地实现评论分类。通过模型将评论划分为文笔、人物、情节、概要、读者态度5种类型来计算图书间相似度可以得到较为契合的相似度结果。【创新/局限】相较于其他类型的评论,通过人物与情节类评论计算图书相似度的效果有待提高。以后可对这两类评论进行更为细粒度的分析。 相似文献
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本文首先给出Web使用模式挖掘系统的一般框架模型,然后介绍了这个框架模型中主要组成部分的工作原理。在此基础上,对Web使用模式挖掘系统中的一些关键技术的最新研究进展状况作了阐述和分析,最后对该领域未来的研究重点作了展望。 相似文献
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[目的/意义]针对在线旅游平台,提出一种挖掘游记主题标签,以代表性游记以及其中相关内容进行旅游信息推荐的新策略。[方法/过程]在利用文本挖掘技术,构建LDA主题模型,形成游记文本主题标签的基础上,通过游记代表度算法,筛选出针对相应标签的高描述度与高忠诚度游记进行旅游信息推荐,以客观表达文本聚类结果以及主题词之间的语义关系,并以蚂蜂窝旅游网中的"杭州游记"为例,加以验证。[结果/结论]结果表明,这种方式能挖掘出旅游者在历史旅游经历中真实的旅游热点及重点信息需求,针对高相似度游记的识别与聚类具有良好效果,对旅游信息细粒度推荐具有指导意义与实践意义。 相似文献
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[目的/意义]文章的研究目的是探索科学论文的语义标注模式以满足科研人员快速获取细粒度科学知识的需求。[方法/过程]结合已有的概念模型,提出了一个聚焦于描述科学论文论证过程的语义标注框架,并利用该框架对一篇认知心理学科学论文进行了语义标注实验以验证其有效性。[结果/结论]以上述科学论文为例,利用该框架对其物理结构、论证过程、科学结论和实验过程进行了语义标注,以此构建细粒度的语义出版物,并在此基础上实现了对科学论文的细粒度内容的检索。[局限]如何对科学论文中的图片、表格和数据集进行语义标注,需要进一步研究。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。 相似文献
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[目的/意义] 探索突发事件舆情传播网络的拓扑结构和传播规律、识别与评判突发事件舆情传播网络中重要节点,有助于从源头上控制舆情,增强公众、政府和媒体引导突发事件网络舆情的能力。[方法/过程] 以“魏则西事件”为实证研究对象、采集并整理数据,基于社会网络分析理论,运用Ucinet软件构建互动关系矩阵模型和Netdraw软件绘制该事件舆情传播网络社群图,从整体、局部和个体3个视角进行了该舆情传播网络结构测度分析。[结果/结论] 拓展了SNA的应用,从本质上揭示了突发事件网络舆情传播的结构特征与演变规律,总结并提出针对其本身拓扑结构的控制建议,最后,为从源头上弱化其不可控性,分别提出了公众、政府和媒体突发事件网络舆情传播的引导建议。 相似文献
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[目的/意义]掌握和了解微博环境下高校舆情情感的演化规律,对相关部门加强高校舆情监测监管,使高校适时采取措施应对负面舆情事件的恶性传播具有十分重要的意义。[方法/过程]本文通过文本挖掘并利用词云可视化展示对文本特征进行分析;基于朴素贝叶斯分类器将网络用户评论文本进行情感分类;结合用户情感演化与舆情事件发展周期的分析动态展示高校舆情情感演化图谱。[结果/结论]网民负向情感的占比在舆情蔓延期达到顶峰,中性情感的占比在舆情蔓延期最低,正向情感的占比在舆情周期中几乎没有变化。通过对微博环境下高校舆情情感演化图谱进行研究,为微博环境下高校舆情的研究提供新的理论支撑,在实践层面为舆情监管部门及时监测和有效引导高校舆情走向起到针对性的作用。 相似文献
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[目的/意义]总结了基于在线社交媒体数据的广度学习工作研究进展,从情报学的视角分析了广度学习的应用展望及未来发展趋势。[方法/过程]利用文献统计分析方法,重点分析了广度学习技术在网络嵌入、链路预测、社区检测等在线社交网络分析领域的应用现状。[结果/结论]广度学习可以将多个不同种类的大型异构数据源融合在一起,设计并使用一套统一的分析方法来跨越这些融合的数据源执行协同数据挖掘任务。广度学习在异构社交网络分析中的这些成功应用为其在情报学领域中的研究奠定了理论基础和技术支持,将会有更广泛更深远的研究成果出现。 相似文献
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【目的/意义】文章对国内网络问答社区相关研究进行了考察,旨在分析其发展现状、热点主题以及未来发 展趋势,以期为该领域的深化发展提供参考。【方法/过程】主要使用了文献计量与内容归纳法对383篇期刊文献进 行了分析。【结果/结论】国内网络问答社区相关研究将继续呈指数趋势增长;所调查的期刊文献集中分布在少数学 科领域、核心期刊、核心机构中;国内网络问答社区研究可归纳为3个发展阶段,其研究主题聚焦于6个方面;未来 发展中,机构间、学者间的交互程度将进一步加强,多学科协同将成为促进领域知识体系不断完善的重要因素,知 识服务成为该领域发展的重要方向,新技术应用将驱动网络问答社区向智能化、学习化方向发展。 相似文献
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[目的/意义]从用户角度,通过用户评价内容挖掘构建形成网络学术信息资源评价模型,为网络学术信息资源评价提供一个新的视角,并为其更进一步深入研究奠定基础。[方法/过程]文章在利用爬虫工作自动抓取三个知名学术网站用户评论的语料库基础上,运用数据挖掘研究方法对评论数据进行分词、聚类,根据词间与词对关系,构建形成评价体系模型。[结果/结论]基于用户评论挖掘构建形成涵盖资源内容属性、资源外部特征、网络功能属性、获取过程、用户体验五个维度的网络学术信息资源评价体系模型。该体系模型反映出科学用户在利用新兴网络学术信息资源过程中对资源自身属性和平台规范性的关切,是用户与利用正式学术信息资源的本质区别。 相似文献
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[目的/意义]旨在数量众多的评价中为消费者和商家以及平台筛选出有用的评价,发挥负面评价的价值。[方法/过程]采用爬虫爬取京东商城数据,以京东商城体验型和搜索型商品在线负面评价为主要研究对象,从内容质量、互动性和内容形式三个维度进行多元回归分析,对在线商品负面评价有用性的影响因素进行分析。[结果/结论]极端负评、商品类型、评价字数、图片视频数量和商家回复正向显著影响负面评价有用性;而发布者等级和有用性呈负相关关系;追加评价和追评时间不存在显著影响。 相似文献