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今天分享的这篇范文的原作者利用 GooSeeker 集搜客采集速卖通平台，搜索“women dress”关键词，按照销量排行前 60 名，即 PC 端第一页的产品数据信息，包含产品基本信息、销量数据、价格数据等；其次逐条收集销量前 ...

2021-9-14 16:16

本文进行了大规模政府微博评论中公众观点抽取和舆论焦点呈现研究，研究结果表明: 所提出的细粒度政府微博评论标注策略与所构建的 POF-BiLSTM-CRF 模型具有有效性与普适性，领域适应性较好，应用优势明显; 能够自动学 ...

2021-9-13 10:50

本文详细阐述敦煌壁画叙词表的构建与其关联数据发布过程,采用自顶向下与自底向上相结合的领域叙词表构建方法,提高叙词表建设效率的同时保证叙词表的高质量。在此基础上,研究实现敦煌壁画叙词表关联数据发布和可视化, ...

2021-9-10 16:20

本文以中文社交媒体新浪微博为研究平台, 从定量统计、语义分析和时序分析等角度, 对收集的9 千余条谣言信息进行了分析研究, 并面向社交媒体提出一套综合机器智能与群体智能的自动辟谣框架, 实验证明其具有较好的有效 ...

2021-9-9 15:26

本文基于新浪微博社交媒体平台，从信息传播的基本要素出发，对新冠肺炎疫情相关谣言传播展开较为全面的量化分析，包括谣言的传播内容分析、谣言的参与用户分析、谣言引发舆情分析．据我们所知，这是首次从信息传播 ...

2021-9-9 09:27

那么什么是Word2Vec模型？能否实际在Python里做相关实验呢？本Notebook将做对这2个问题进行研究和探索。用Python编程时，主要为了观察Word2Vec的计算过程，体验gensim库函数的用法，此后在另一个Jupyter Notebook中 ...

2021-9-8 17:07

有同学在研读这篇论文《突发公共事件网络新闻文本集信息关联及可视化》，看到了特征向量中心性，网上搜到的大部分资料并没有仔细讲解计算公式是怎么来的，使用《Jupyter Notebook使用Python计算特征向量中心度(Eigen ...

2021-9-8 11:53

今天分享给大家的研究论文范文，收集了《中文社会科学引文索引》(CSSCI)上的期刊论文共2791篇，涉及作者2104位，关键词4725个。为便于作者兴趣矩阵相似性的计算, 本文针对各核心作者选取相同数量的关键词进行word2ve ...

2021-9-7 16:00

今天这个Notebook是使用Python进行特征向量中心度(Eigenvector Centrality)计算。上周分享的2个范例都使用了社交网络节点重要性度量的几个指标做辅助分析：点度中心度，中间中心度、接近中心度，特征向量中心度 ...

2021-9-7 10:50

使用集搜客网络爬虫软件，以企业官方微博用户“小米手机”为例,对其在2018年1月1日至2018年12月31日发布的所有原创微博的用户行为数据进行了爬取,对数据进行汇总去重等操作后,对“小米手机”用户的信息发布以及用户 ...

2021-9-6 11:09

本文以****事故网络新闻文本集为例，对突发公共事件网络新闻文本集信息关联及可视化进行了研究。研究表明，利用复杂网络理论能够直观清晰了解突发公共事件整体情况和发展演化历程，对关键信息元的关联信息进行剖析， ...

2021-9-3 09:27

以 “豆瓣小组”为例进行实证研究，通过对网络社群的深入分析，发现社群特征可根据社群话题及用户兴趣予以表征。首先，利用主题提取BTM模型对网络社群话题进行主题模型训练，从而得到网络社群话题预标签 ...

2021-9-2 16:39

针对中文情感分析的一些问题：1)中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同，2)一词多义现象明显，3)不同领域中的情感词也具有专业性、领域性。本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法(Sentiment orien ...

2021-9-2 10:58

什么是田野调查？什么是民族志？田野调查和民族志有什么关系？什么是网络民族志？

2021-9-1 11:15

搜集了疫情相关的微博文本,在划分为潜伏期、爆发期、衰退期三个阶段的基础上,使用LDA主题模型和语义规则构建的方法进行主题-情感的融合分析,并结合疫情期间的新闻事件探究了网络舆情的情感演化情况和负面舆论的关注 ...

2021-9-1 11:15

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