【摘 要】
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为了更好地挖掘微博舆情中的关键节点,对其进行因人而异的思想引领,打造微博晴朗空间,本研究以超网络为理论基础,对微博舆情传播中的各子网进行建模,应用神经网络、LDA、Pyth
【机 构】
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吉林大学管理学院,吉林大学信息资源研究中心
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“大数据驱动的社交网络舆情主题图谱构建及调控策略研究”（18ZDA310）
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为了更好地挖掘微博舆情中的关键节点,对其进行因人而异的思想引领,打造微博晴朗空间,本研究以超网络为理论基础,对微博舆情传播中的各子网进行建模,应用神经网络、LDA、Python仿真分析方法,挖掘微博舆情中的关键节点,并对关键节点的特征和情感进行分析与讨论。挖掘出微博舆情传播中的六类关键节点,分别是活跃人物、焦点人物、意见领袖、传播人物、潜在活跃人物、潜在传播人物。
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