[00520193]针对微博客的公共突发事件演进趋势关键技术
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技术详细介绍
1。突发事件检测模型研究：针对微博客传播主题分众化、内容表达随意化、主题分散化、事件碎片化以及社会化网络震荡传播的特点，通过突发特征词检测以及突发特征词聚合建立突发事件识别模型。
2。突发事件趋势预测模型研究：从突发事件生命力指数建模入手，基于混沌时间序列的事件生命力指数预测模型研究突发事件的演进趋势。
3。基于概率图的动态情感话题模型：提出了一种基于 LDA（狄利克雷分布）的动态情感
-话题模型，该模型不仅能检测并跟踪话题，同时还能分析公众对于某个特定话题随时间产生的情感变化趋势。
4。话题情感传播模型研究：针对话题与情感震荡传播的情况，分别提出了基于情感的SIS 模型以刻画信息在转发过程中，情感不发生变化的情况下的话题传播机制，以及基于情感的独立级联模型以研究情感在信息转发过程中的变化规律。
此外，该项目还对社会化网络中的隐私保护、视频传输、移动社交虚拟现实技术等与社会化网络数据交互及采集相关的问题开展了一系列研究。
该项目的研究将为社会化网络分析领域的深入研究提供技术支持，具有重要理论价值。
2。突发事件趋势预测模型研究：从突发事件生命力指数建模入手，基于混沌时间序列的事件生命力指数预测模型研究突发事件的演进趋势。
3。基于概率图的动态情感话题模型：提出了一种基于 LDA（狄利克雷分布）的动态情感
-话题模型，该模型不仅能检测并跟踪话题，同时还能分析公众对于某个特定话题随时间产生的情感变化趋势。
4。话题情感传播模型研究：针对话题与情感震荡传播的情况，分别提出了基于情感的SIS 模型以刻画信息在转发过程中，情感不发生变化的情况下的话题传播机制，以及基于情感的独立级联模型以研究情感在信息转发过程中的变化规律。
此外，该项目还对社会化网络中的隐私保护、视频传输、移动社交虚拟现实技术等与社会化网络数据交互及采集相关的问题开展了一系列研究。
该项目的研究将为社会化网络分析领域的深入研究提供技术支持，具有重要理论价值。