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河北省自然科学基金(F2013208105)

作品数:2 被引量:6H指数:1
相关作者:王九硕高凯马红霞周二亮高国江更多>>
相关机构:河北科技大学更多>>
发文基金:河北省自然科学基金河北省科技支撑计划项目河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信息采集
  • 1篇语言处理
  • 1篇爬虫
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言处理
  • 1篇文本

机构

  • 2篇河北科技大学

作者

  • 2篇高凯
  • 2篇王九硕
  • 1篇周二亮
  • 1篇高国江
  • 1篇马红霞

传媒

  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇河北科技大学...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于微博文本的个性化兴趣关注点及情绪变迁趋势研究被引量:1
2015年
随着社交网络的快速发展,人们可利用微博平台发表、分享自己的观点以及抒发某种情绪,进而产生了大量针对不同话题的博文和情绪信息,但传统的文本挖掘算法在处理这些短小且具富含个性化情感信息的微博文本方面有所欠缺。在此提出一种基于微博文本的特征权重计算方法,可据此得到博主在不同时间段的关注点,通过情绪分类,分析用户在不同时间段内的情绪变迁情况。实验结果证明此方法具有一定的可行性。
王九硕高凯赵捷高国江
关键词:自然语言处理
微博信息采集及群体行为分析被引量:5
2013年
随着在线社会关系网络的迅猛发展,每天数以千万计的人通过发表、评论、分享等方式,产生和传播各类话题.对在线社会关系数据的感知与收集、存储管理、群体行为等进行研究,能更好地挖掘和分析社会关系网络.由于微博平台的登录、数据显示与处理等方面与传统网络平台有很大差异,传统网络爬虫不适于对微博信息的全面抓取.本文采用模拟用户浏览行为方法来爬取海量微博数据,通过数据包截取与分析等手段获取相关信息.实验结果表明该方法的有效性.在此基础上,以收集的微博数据为研究对象,对群体行为进行了分析.
高凯王九硕马红霞周二亮Radha Ganesan
关键词:信息采集
共1页<1>
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