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突发事件新闻报道与微博信息的爆发性模式比较 总被引：1，自引：0，他引：1
Web信息流是突发事件监控预警中重要的信息来源,通过研究信息流的爆发特性可以及时的了解事件发展的状态.利用隐马尔可夫模型对新闻渠道和微博两种渠道的信息爆发性模式进行了分析,对28起突发事件进行了实验研究.对两种渠道的信息爆发模式上进行了比较,实验结果表明两种渠道在信息爆发模式上存在差异,这种差异不仅与突发事件类型有关,而且与突发事件的等级有关.进而对两种渠道信息传播的时效性进行了研究,结果表明微博信息演化过程快于新闻报道.结论对于突发事件监控预警具有实际的指导意义. 相似文献
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从科学家合作网络中发现隐含的研究社区对于理解科研人员的合作和交流模式,挖掘科研人员的研究兴趣具有十分重要的意义.本文在Latent Dirichlet Allocation模型的基础上,提出了一个社区-作者-主题模型,该模型能够根据科研人员之间的合著关系和论文的内容来发现隐性的子社区,并提取出每个子社区中的研究主题以及每个子社区中有代表性的科研人员.本文还给出了基于Gibbs抽样的社区-作者-主题模型的推断算法.在NIPS数据集上的实验表明,本文提出的社区发现算法所发现的研究社区和研究主题都是有效的. 相似文献
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