社會化媒體集成檢索與語義分析方法研究

《社會化媒體集成檢索與語義分析方法研究》是依託武漢大學，由唐曉波擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：社會化媒體集成檢索與語義分析方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：唐曉波
• 依託單位：武漢大學

項目摘要

社會化媒體是一種線上互動媒體，具有廣泛的用戶參與性，深刻影響著人類社會，同時也給世界各國的社會秩序帶來巨大衝擊。然而，由於社會化媒體信息資源的分散異構性，社會化媒體信息檢索的查全查準率都難以滿足用戶需求；海量的社會化媒體信息背後隱藏著豐富的知識和情報，但是沒有被挖掘和可視化呈現，這嚴重影響了社會化媒體信息資源的利用。本課題分析社會化媒體信息資源的分布特徵，揭示社會化媒體信息資源檢索影響因素的內在作用機制，構建社會化媒體集成檢索模型；形成適用於社會化媒體檢索和分析的語義分析方法體系，建立適用於社會化媒體檢索和分析的語義分析技術框架；構建社會化媒體主題挖掘模型和用戶需求發現模型並進行實證研究，形成一套系統的社會化媒體套用模式。

結題摘要

社會化媒體的發展深刻地影響著世界政治和社會經濟，迫切需要對社會化媒體進行有效管理和合理利用。海量的社會化媒體信息背後隱藏著豐富的知識和情報，網路技術、語義分析技術、文本處理技術等各種先進計算機技術的發展為有效利用社會化媒體資源提供強有力的支撐，使社會化媒體語義分析研究成為情報學、計算機學、傳播學等學科共同關注的焦點。 圍繞項目既定研究計畫和六個子課題，項目組成員在四年時間裡通力合作，獲得預期成果，達到預期目標：① 社會化媒體檢索研究中，運用統計方法分析出社會化媒體信息資源的分布特徵；運用系統動力學等方法識別影響檢索的關鍵因素；改進檢索查詢擴展技術和檢索結果重排方法，提高社會化媒體檢索質量。② 語義分析方法技術研究中，結合社會化媒體特徵，實現領域本體的半自動化抽取；通過句子成分分析、依存句法分析、依存句法網路等方法提取社會化媒體文本內容的語義特徵，基於文本聚類實現主題挖掘；引入並改進基於先驗機率的潛在語義分析模型LDA，結合微博特徵深度挖掘社會化媒體潛在主題。③ 社會化媒體套用研究中，最佳化社會網路分析以及LDA模型，建立社會化媒體用戶的興趣模型，實現社會化媒體多維推薦；結合情感分析技術與觀點挖掘技術，挖掘企業產品評論，發現用戶真實需求；基於社會化媒體信息源，在網際網路環境下識別企業競爭對手，分析競爭對手的產品及戰略。 圍繞上述內容，發表學術期刊論文43篇，其中37篇被CSSCI收錄、1篇被EI收錄、2篇被CPCI收錄，開發社會化媒體半自動套用本體抽取、多維社會化信息推薦和企業競爭情報分析原型系統，並將研究成果套用於項目“湖北農村科技信息采編髮一體化系統”和“柳州歐維姆競爭情報系統”。 研究成果具有理論價值和實踐意義。研究本體構建技術、語義特徵抽取方法等，豐富了知識組織理論；研究語義情感分析、主題挖掘模型等，推進了社會化媒體的檢索推薦技術；研究技術方法在企業情報和社會輿情等領域的轉化套用，促進了社會和經濟發展。