基於演化本體的網路輿情自適應話題跟蹤方法研究

《基於演化本體的網路輿情自適應話題跟蹤方法研究》是依託南京航空航天大學，由馬靜擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於演化本體的網路輿情自適應話題跟蹤方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：馬靜
• 依託單位：南京航空航天大學

項目摘要

隨著網路輿情日益顯現巨大社會影響力，政府、相關企業及研究機構給予了極大關注且迅速投入研究力量，一些大而全的網路輿情監控產品也應運而生。但扒開繁榮探其實質發現這些產品的輿情分析技術大多利用特徵的機率分布以及特徵之間的共現率等統計信息的描述，嚴重缺乏語義層次上的輿情內容深度關聯分析。結合國內外話題探測與跟蹤技術正向領域化、語義化、知識化探索的趨勢，本課題提出從輿情管理視角、輿情本體的知識表示模型入手，探索基於動態輿情本體演化下的智慧型話題跟蹤方法，主要研究：構建頂層輿情任務本體表示理論模型，提出基於輿情任務管理視角下的輿情跟蹤機制；研究基於小量事件報導文本的輿情本體半自動構建方法，實現動態網路新話題的及時知識獲取；研究動態輿情本體的演化方案與實現算法，提出基於動態演化本體的輿情自適應話題跟蹤方案；設計與開發智慧型化自適應網路輿情話題跟蹤系統，測試與驗證以上方案算法的整體有效性與精準性。

結題摘要

隨著網路輿情日益顯現巨大社會的影響力，政府、相關企業及研究機構給予了極大關注且迅速投入研究力量，一些“大而全”的網路輿情監控產品也應運而生。但扒開繁榮探其實質發現這些產品的輿情分析技術大多利用特徵的機率分布以及特徵之間的共現率等統計信息的描述，嚴重缺乏語義層次上的輿情內容深度關聯分析。結合國內外話題探測與跟蹤技術正向領域化、語義化、知識化探索的趨勢，本課題提出從輿情管理視角、輿情本體的知識表示模型入手，探索基於動態輿情本體演化下的智慧型話題跟蹤方法。針對現有話題跟蹤方法的不足，本課題從微博報導的語義特徵著手，探索了基於本體的話題表示方法，構建出初始話題本體，提出了基於輿情本體指導下輿情話題跟蹤方法，實現了特定領域下的網路輿情語義層面上的深度分析與挖掘；同時，提出了特徵詞條本體的概念，實現了特徵詞條本體的自動構建與進化；其次，基於本體的話題表示和特徵詞條本體的構建與進化，提出了依據事件信息的話題相關特徵的自動抽取方法，達到本體的不斷進化，實現了基於特徵詞條本體的微博話題自適應跟蹤算法；最後，在特徵詞條本體的微博話題自適應跟蹤算法的基礎上，本項目組開發了基於本體進化的微博話題跟蹤系統，實現了自適應話題跟蹤的功能。通過本課題的研究，項目組成員發表論文32篇，其中SCI索引論文6篇，EI索引論文1篇，CSSCI索引論文19篇；申報專利1項；培養全日制博士研究生4名（其中1人即將獲得博士學位），同等學力博士研究生8名，碩士研究生11名（其中6人已畢業）；達成與企業長期合作1項，成功將學術研究成果套用到企業實踐當中。