社交媒体与现实生活的联系日益密切,越来越多的网民选择通过社交网络获取新闻和发布消息。这些用户产生的海量社交媒体信息中包含大量热门话题和热点事件相关的信息,信息过载问题给人们使用这些信息带来了挑战。如何从海量社交媒体数据中自动发现和追踪热点事件和热门话题已成为一个重要的研究问题。一方面,社交媒体数据的短小、高噪、实时等特点给传统热点发现与追踪方法带来了挑战。另一方面,社交媒体数据中包含的地理、时间、社交关系等方面的丰富信息也为相关研究带来了便利条件。本文主要基于社交媒体数据的这些特点,对社交媒体中的热点发现、抽取和追踪等问题进行了深入研究。本文的具体研究工作包括:(1)转发行为的时空模式分析。社交行为模式决定着社交网络的结构及信息传播模式,而转发行为是社交媒体中最重要的社交行为之一。本文通过对Twitter数据的分析,研究了影响用户转发行为的因素,包括母语、地理空间、信息发布时间,以及信息发布者的粉丝数量、列表数量、是否认证等。
《今日热点追踪》
7673
- 5401年前
- 3391年前
- 2861年前
- 3171年前
- 3321年前
- 3171年前
- 3351年前
- 3721年前
- 3421年前
- 3471年前
- 3931年前
- 4441年前
- 5031年前
- 5641年前
- 5191年前
- 6571年前
- 10651年前
呆叔讲故事
内容非常棒!一场秀色可餐的演播!大饱耳福啊!赞了赞了!一听就喜欢,坚持追出!