基于SNA面向特定主題的意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)研究.pdf

1、伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)與人們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)。他們可以從網(wǎng)絡(luò)中獲取有價值的信息、可以和素未謀面的網(wǎng)民進(jìn)行在線交流、也可以與遠(yuǎn)在異地的朋友聯(lián)絡(luò)感情、還可以在網(wǎng)絡(luò)上娛樂休閑。然而，由于網(wǎng)絡(luò)信息的海量性和異質(zhì)性導(dǎo)致“信息過載”和“知識迷向”等問題。所以，他們需要網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖給他們指點(diǎn)迷津。目前，關(guān)于意見領(lǐng)袖獲取的研究還存在一些不足之處，主要體現(xiàn)在以下幾方面：沒有考慮到意見領(lǐng)袖受特定知識領(lǐng)域的限制；沒有考慮到標(biāo)簽與潛

2、在主題之間的關(guān)系，隨著信息量的迅速增加，計算難度和規(guī)模也逐漸增大，從而增加了意見領(lǐng)袖獲取的難度；目前的研究仍停留在小型簡單網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對于大型網(wǎng)絡(luò)而言，可操作性較差。
　　為了解決意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)研究存在的問題，本論文以虛擬社區(qū)意見領(lǐng)袖獲取為背景，以汽車論壇為研究對象，以克服意見領(lǐng)袖領(lǐng)域受限等問題，提高意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)質(zhì)量為研究目的，本論文主要從以下角度研究：
　　(1)基于LDA的潛在主題發(fā)現(xiàn)研究
　　分析了網(wǎng)絡(luò)用戶、標(biāo)簽

3、與評論資源之間的潛在語義關(guān)系，引入了產(chǎn)生式概率(LDA)模型并對其進(jìn)行改進(jìn)，通過LDA潛在主題發(fā)現(xiàn)方法獲取用戶評論的潛在主題，將標(biāo)簽映射到特定主題下直觀展現(xiàn)主題，實(shí)驗(yàn)證明，該方法能較好的將大量用戶評論內(nèi)容按潛在主題進(jìn)行分類。
　　(2)基于特定主題的意見領(lǐng)袖指標(biāo)體系研究
　　根據(jù)意見領(lǐng)袖的特點(diǎn)，針對特定主題利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法中的點(diǎn)度中心度、中間中心度和接近中心度以及網(wǎng)民的活躍性、支持度和傳染性構(gòu)建意見領(lǐng)袖指標(biāo)體系。

4、　　(3)基于特定主題的意見領(lǐng)袖識別方法研究
　　在指標(biāo)體系研究的基礎(chǔ)上提出了意見領(lǐng)袖識別方法，借助潛在主題分析，解決了意見領(lǐng)袖領(lǐng)域受限問題，并且本文在指標(biāo)權(quán)重的賦值上，采用了最大離差法，克服了前人研究中權(quán)重賦值主觀色彩較濃的缺陷。
　　(4)意見領(lǐng)袖識別案例研究
　　在潛在主題分析和意見領(lǐng)袖識別方法研究的基礎(chǔ)上，以汽車論壇上抓取的信息為數(shù)據(jù)源，設(shè)計并開發(fā)了基于SNA的意見領(lǐng)袖挖掘系統(tǒng)，研究了系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)，