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基于机器学习的社交媒体文本分析方法研究

【摘要】:随着Web2.0技术的快速发展以及在线交互式应用的迅速普及,社交媒体已经逐渐取代传统媒体,成为人们获取信息和交流信息最重要媒介,以新浪微博、微信为代表的社交媒体开始逐渐成为人们生活中不可或缺的部分。社交媒体的出现为人们的社交生活带来了翻天覆地的改变,社交媒体在满足人们社交需求的同时,为人们提供了获取信息、分享信息的平台,满足了人们的信息需求。社交媒体中包含了海量的社交文本数据,具有丰富的应用场景。社交媒体作为新兴媒体,呈现出以下三个典型特征。第一,意见领袖掌握着社交媒体中的话语权。第二,社交媒体中的话题具有突发性和不可靠性。第三,社交媒体具有信息过载的特点。本文针对社交媒体自身的特点和所面临的问题,结合现有研究工作中存在的不足,深入研究了社交媒体中文本相关的三个关键问题:(1)话题相关的用户影响力分析;(2)突发话题检测;(3)针对微博话题分类的时间稳定性学习。取得的创新性成果如下:(1)针对话题相关的用户影响力分析问题,本文提出用户话题时间影响力模型框架和在线的用户话题时间影响力模型。首先,本文提出发现话题相关的当下影响力用户的问题。为此,提出用户话题时间影响力模型,该模型对社交媒体中的文本内容、用户间关注关系以及关注时间进行建模,来分析用户在时间维度的话题影响力。接着,提出基于时间衰减的影响力计算方法,来计算用户在给定时间给定话题的影响力。在此基础上,提出在线的用户话题时间影响力模型,该模型将用户话题时间影响力模型和基于时间衰减的影响力计算方法融合为一个统一的在线模型,该模型在降低时间复杂度和空间复杂度的同时,可实现在动态场景的流数据中分析用户的话题影响力。实验结果表明,本文提出的用户影响力分析模型框架,可以在流数据中有效地发现不同话题当下有影响力的用户。(2)针对突发话题检测问题,本文提出基于话题突发级别的突发话题检测模型和基于假设检验的突发话题检测方法。本文发现,在同一时刻不同的话题通常有不同的突发级别。为了对话题的突发级别进行建模,本文提出基于话题突发级别的突发话题检测模型。该话题检测模型是一个概率生成模型,将社交媒体中用户生成的单词和单词的突发级别视为可观测变量。该模型一方面对社交文本内容进行聚类,来检测社交媒体中的潜在话题,另一方面对文本的突发级别进行聚类,来检测话题的突发级别。在此基础上,提出基于假设检验的突发话题检测方法,通过判断话题的突发级别是否异常,最终实现在所有话题中检测突发话题。实验结果表明,本文所提的突发话题检测方法,可有效地发现突发话题,且对话题数量的变化具有鲁棒性。(3)针对微博话题分类的时间稳定性学习问题,本文提出时间稳定性感知的逻辑回归方法。首先,文本给出时间稳定特征和时间不稳定特征的定义,并利用6种基于统计的度量方法来度量特征的时间稳定性。通过在超过2TB的Twitter数据上实验,证明了所用的度量方法可有效地发现时间不稳定特征。同时证明了,移除时间不稳定特征可有效提高分类器的分类效果。在此基础上,提出一种机器学习方法,即时间稳定性感知的逻辑回归方法。该方法利用了迁移学习的思想,结合了上述度量方法的特征,在模型训练的同时,学习特征的时间稳定性。实验结果表明,本文所提的时间稳定性感知的逻辑回归方法显著地提升了分类器对微博话题分类的性能。

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