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基于话题模型的语义社会网络关键人物提取技术研究

发布时间： 2023-12-08 浏览量：16

交易方式：面议
联系电话：045186673372
单位名称或姓名：李桂霞
产业领域：数字经济
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

本项目以真实的在线社会网络数据为研究对象，主要针对热点话题意见领袖挖掘、持久话题中关键人物分析、信息溯源研究中关键用户提取、信息传播引擎节点挖掘等问题展开研究，并在虚假信息控制和高效网络营销上进行了应用性研究。本课题立足于在线社会网络信息传播过程中关键用户节点的挖掘问题，以社会媒体中大规模的真实数据为研究对象，结合复杂网络科学、语义分析、情感倾向分析、社会学等对舆论领袖、高影响力节点、溯源节点和引擎节点等关键节点挖掘进行了研究。主要创新成果总结如下：（1）提出了一种基于话题模型的意见领袖挖掘算法，解决了把某一话题相关的帖子准确识别并聚类，以更精准挖掘舆论领袖的问题。（2）提出了持久性话题中关键人物的分析方法，主要包括持久话题的提取和关键用户提取两部分。（3）提出了一种信息传播溯源算法，解决了微博信息溯源中将级联和语义想结合的问题。（4）提出了一种引擎节点挖掘算法，可以有效提群信息级联中的信息裂变节点，并应用于微博营销领域。目前已发表论文6篇，其中，SCI检索1篇，EI检索2篇，中文核心期刊3篇。目前课题的主要技术指标均已超额完成。

管理团队与技术团队Management team and technical team

哈尔滨学院

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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