基于微博的网络舆情管控技术研究

微博作为社交网络发展的最新产物,已逐渐成为网络舆情爆发的始发地。微博舆情管控有效的措施是发布舆论疏导信息进行正确导向。研究基于微博网站的开放平台,通过注册合法用户,采取群发消息、群发评论、群发@信息等技术途径,增强舆论导向信息传播的速度和密度、信息投送的精度和力度。最后通过国内主流的微博网站开放平台搭建实验环境,对微博舆情管控技术进行了验证,能够较好地实现微博舆情疏导信息形成几何数的传播速度。     

微博营销的实践与思考

微博作为新兴的传播交流媒介以其传播速度快、互动性强、即时收发等优势得到迅速的普及,促使网络营销活动的发展步伐不断加速。本文提出,要加快企业的营销活动变革的步伐,在实践的基础上,分析了微博营销的特点,提出了运用的主要方法,归纳了企业实施微博营销后所取得的效果,以较好地适应网络时代消费者更快、更省、更便捷的消费需求。     

中文微博的Hashtag话题相关性分析

Hashtag(微博话题词)是发布者为微博信息创建的话题标签,能帮助用户在海量微博数据中高效发现热点话题。Hashtag由用户创建的特性使得不同的Hashtag可能代表着同一个话题,挖掘Hashtag之间的话题相关性将有助于热点话题发现和聚合展示。研究了Hashtag之间相关性分析问题,抽取了Hashtag文本特征、微博内容、Hashtag的出现次数-时间分布以及Hashtag共现等一系列特征,以分析Hashtag之间的话题相关性。在新浪微博数据上的实验结果显示,这一系列特征组合能较好地帮助Hashtag相关性分析。     

基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法

准确识别词语语义倾向并构建高质量的情感词典,从而提高微博文本情感分析的准确率,具有重要意义。传统的基于语料库方法对种子词选取敏感,并且不能有效对低频词语语义倾向进行识别。本文提出了一种基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法。利用词性组合模式提取候选词集,选取微博表情符号作为种子词,并构建词亲和度网络,利用同义词词林对低频词进行扩展,计算候选词与种子词之间语义倾向相似度。根据设定阈值判断词语语义倾向。在200万条微博语料上分别将本文算法与传统算法进行对比,实验结果表明本文算法优于传统算法。     

基于意群划分的中文微博情感倾向分析研究

微博作为一种新兴的社交网络平台,逐渐成为公众发布个人信息,获取实时信息,表达个人观点的新平台。针对微博情感倾向判断的问题,提出了一种基于意群划分的中文微博情感倾向分析(STDSG)方法。引入意群的概念,提出微博意群划分算法,根据意群间的关系,考虑否定词、程度词及标点符号的对情感倾向分析的影响,提出计算微博意群情感倾向的方法。在给定的数据集上,实验结果准确率达到了80.1%,总体性能优于基于情感词典的方法及基于支持向量机的方法。     

微博走进公安工作

微博这种新兴的网络交流方式越来越受到公众的关注,正在成为继博客之后网民们相互交流的新平台,这种集发布信息、互动交流于一体的网络工具也为公安机关所关注,各级公安机关纷纷对公安微博表现出了极大的热情,给新形势下的公安工作带来了新的契机。公安机关开设微博可以带来以下好处:首先,公安微博拉近了警民距离,提高了警察自身的公信力;其次,公安微博能使公安机关站在信息发布的制高点,及时消除谣言,还原真相;最后,公安微博能为侦查提供线索,为破案开辟新思路。总之,公安微博的开辟为公安工作带来了可喜的变化,小小的"微博110"正在为社会的稳定,人民的安居乐业贡献自己的力量。     

3G时代移动微博客业务及其标准化浅析

进入3G时代,移动互联网迅猛发展,移动微博客成为最为流行的移动互联网业务之一。本文在对目前微博客业务及OMA标准进行跟踪的基础上,对其业务功能、网络架构、业务特点、标准化情况等进行了研究,并分析了电信运营商开展微博客业务的策略。     

微博热点话题检测系统的设计与实现

本文描述了一个微博热点检测系统。管理者通过它可以快速了解正在发生的或是已发生的微博热点事件。系统采用调用微博API接口与改进爬虫程序相结合的方式获取网页数据;由于网络数据量巨大,为了提高效率,还采用了网页清理技术;重点介绍了话题活性模型的方法,系统可以根据时间坐标快速寻找热点话题,提高了热点话题发现的效率,大大降低了热点话题发现的时间复杂度。     

Micro-blogs Entity Recognition Based on DSTCRF

We proposed a unified model for Chinese named entity recognition in micro-blogs. The models pro- vide a simple statistical framework to incorporate a wide variety of linguistic knowledge and statistical models in a unified way. In our approach, KNN classifier is used to get suitable training data. An optimal algorithm to gen- erate the hierarchically structured DSTCRF is executed to select the structure attributes of the named entity in micro-blogs knowledge. The experimental results showed that the accuracy rate was significantly improved.     

微博在英语教学中的应用探析

信息技术的迅猛发展为教育提供了全新的教学应用模式和平台,其中Twitter是互联网Web 2.0技术下最具代表性的平台。本文基于对微博的发展及特征的理解,探讨微博在英语教学中的应用前景,认为微博可以用于英语的写作、虚拟课堂讨论、片段学习、师生交流等方面,期待微博带给教育更加广阔的天地。