【摘 要】
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核心成员对网络社区中话题发展趋势及其参与者的舆论倾向具有十分重要的影响.本文提出一种识别网络社区中核心成员的方法,以此为基础构建基于核心成员行为的话题发展趋势预测模型.首先跨越社区中的板块限制构建话题的主题空间,基于个体的时空行为特征及其引发的后续行为对个体的影响力进行计算,并引入时间衰退因子平衡影响力的权重,可有效的解决传统意见领袖影响力模型受到话题、板块等时空领域限制的问题.然后对社区中的核心
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,北京中国100080;青岛智能产业技术研究院,青岛中国266111 西安交
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核心成员对网络社区中话题发展趋势及其参与者的舆论倾向具有十分重要的影响.本文提出一种识别网络社区中核心成员的方法,以此为基础构建基于核心成员行为的话题发展趋势预测模型.首先跨越社区中的板块限制构建话题的主题空间,基于个体的时空行为特征及其引发的后续行为对个体的影响力进行计算,并引入时间衰退因子平衡影响力的权重,可有效的解决传统意见领袖影响力模型受到话题、板块等时空领域限制的问题.然后对社区中的核心群体成员的行为进行分析,快速发现领域内的新生热点话题进而预测话题发展趋势及参与群体行为倾向性.从天涯各大社区中抽取自2004年到2013年6月份出现的所有关于油价讨论的话题构成本文数据集,对比分析本文提出的社区核心群体成员模型和典型意见领袖模型在人员识别及话题预测能力上的差异,并基于核心群体成员的行为特征对主题空间内的话题发展趋势进行预测.实验证明,本文提出的社区内核心群体能够跨越话题和板块的限制在较长时间周期内有效的帮助引导和预测话题走向;而意见领袖往往会因话题不同而发生变动,并不具备推动热点话题产生及预测话题趋势的能力.
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