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虚拟社区热点话题意见挖掘模型研究(论文).pdf

随着互联网的蓬勃发展和Web2．0痘用的兴起，用户已经戏戈互联网不可或
缺的重要组成部分，用户产生内容已经成为互联网上最活跃、最受关注和最有
价值的资源。用户产生内容源于真实世界，在缀大程度上体现了焉户的真实想
法和感悟，具有较高的真实性。虚拟社区拥有数量最多的用户产生内容，因此，
对虚拟社区和英态容进行挖掘具有理论意义和实用价值。
本文的主要研究工作和贡献如下：
1．以虚拟社区为研究对象，讨论了虚拟社区的特点、结构和内容的组织方
式，以及虚拟社区中话题的组成、结构和特征。对虚拟社区中的话题和主题的
概念进行了区分，使用树形结构对话题进行表示，为后续研究奠定基础。
2。提出基予结构信息的主题耀关度算法。对话题中“跑题斗现象的成因、
特点以及对主题质量的影响进行了研究，提出用主题相关度评估主题中讨论内
容与原主题的一致性。分别奔绥了基于文本相似度的主题相关度算法和基予主
题结构信息的主题相关度算法，通过实验对两种主题相关度算法进行比较。实
验结果表明，本文提出的基于结构信怠的主题相关度算法效栗更好。
3．提出多特镊融合的分类方法。对互联网文本信息的多特征性进行了研
究，充分考虑不同特征对于类别的表征能力存在差异。提出基于朴索贝叶斯分
类算法的多特征融合的分类方法，并将方法应用于搏客文章分类。实验结果表
明，多特征融合的分类方法可以获得更高的准确率。
4．在以上几点的基础上，提出了虚拟社区的话题提取、话题热度评佑稻话
题意见挖掘方法，并将三者结合为一个整体，构建了虚拟社区热点话题意见挖
掘模型。在话题提取方面，采用分类与聚类翱结合的方法；在热度评佶方藤，
提出从主题关注度、主题相关度和时效性三个方面综合评估主题的热度；在话
题意见挖掘方面，通过对每个帖子的主观性、意见极性以及意见对象进行羚断，
最终得到用户对于话题的整体意见。实验结果表明，本文采用的话题提取方法
准确率较高，热度评估结果与现实情况较为符合，意见挖掘结果在一定程度上
能够反映用户对

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