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在线社会网络中多话题竞态传播分析与建模被引量：2: 2017年; 针对在线社会网络中多个话题在传播过程中呈现出的竞争状态,进行了竞态传播过程的测量与分析,并建立了多话题竞态传播模型。基于多个话题数据进行了话题参与用户行为分析,发现较少用户会持续关注同一个热点话题,并且会有一定数量用户在多个同类话题间转移关注,从而使得多个同类话题在并行传播时对吸引用户参与呈现出竞争态势。在分析结果的基础上,建立了考虑话题之间相互影响力以及话题吸引度的多话题竞态传播模型,该模型可有效描述多个同类热点话题在同时间段出现时各个话题之间的相互影响情况,以及各个话题在传播过程中人群参与规模的变化情况。在与实际数据的对比实验中,模型仿真结果的平均峰值出现时间的误差为0.2d,平均传播周期的误差为2.4d,话题间用户平均转出比例的误差为1.2%,并且能复现参与人数的单峰性、长尾特性等话题传播的动态特性。上述实验结果表明,该模型可有效描述在线社会网络中的多话题竞态传播动态过程。; 周亚东刘丽丽张贝贝雷蕾; 关键词：在线社会网络用户行为分析

基于Laplacian图谱的短文本聚类算法被引量：2: 2021年; 提出基于词频处理的Laplacian图谱聚类算法,以解决短文本数据维数高、特征稀疏等问题.首先采用词频-逆文本频率指数TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)方法,将短文本数据集映射到文本向量空间得到词频权值矩阵;其次利用Laplacian矩阵的图谱聚类特性,对词频权值矩阵进行数据降维处理;然后依据Laplacian矩阵的特征值表示文本相似度的特点,选择前K个特征值对应的特征向量作为初始聚类中心,以减少聚类过程的迭代次数.在SSC、20 News Group及Microblog PCU数据集上进行相关实验,结果表明Laplacian图谱聚类算法比传统聚类算法,不仅具有更优的聚类结果与更快的收敛速度,而且受噪声点影响较小,有很好的鲁棒性.; 孟海宁冯锴朱磊张贝贝张贝贝黑新宏; 关键词：向量空间模型数据降维特征权值

异源在线网络话题早发现及演化特征研究: 2023年; 从海量新闻标题、微博等短文本异源数据及早、准确地发现舆情话题及其演化规律,以期为政府和企业监管舆情态势提供参考。以大规模异源在线社会网络数据为研究源,以文本关键词共现为建模依据点构建时变话题网络模型,将异源在线网络话题早发现及演化追踪问题转变为时变话题网络的动态社团发现与社团演化规律研究问题。进一步,提出以Louvain算法为迭代核心且以模块度增益和网络局部增量为算法量化对象的时变网络动态Louvain社团发现方法,通过与静态Louvain社团发现算法在大量计算机仿真和真实异源社会媒体数据下实验对比分析,证明所建话题网络和动态Louvain社团算法可在较少时空代价下快速、有效地实现对异源在线社会网络隐匿话题的早发现和演化规律追踪。; 徐小艳吕伟张贝贝周帅鹏魏嵬

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张贝贝