基于超网络的微博相似度及其在微博舆情主题发现中的应用
来源：图书情报工作杂志2020年第11期北京时间：
作者：梁晓贺,田儒雅,吴蕾,张学福
单位：中国农业科学院农业信息研究所 北京 100081
摘要：[目的/意义] 准确地计算微博相似度可以提高微博主题挖掘效率，对舆情治理、保障信息安全具有实践意义。针对微博文本语义稀疏、高维的问题，提出一种融入微博非文本特征的超边相似度算法。[方法/过程] 分析微博舆情发生机制，利用超网络模型表示微博舆情主题形成过程，通过计算各层子网相似度及各层子网对主题形成的贡献度构建超边相似度算法。[结果/结论] 研究发现，论文所提出的相似度方法有助于提升微博舆情信息的主题聚类效果，特别是对于文字性表述相似程度高的微博信息，具有明显的主题区分性。
关键词：超边相似度,主题发现,超网络,微博,
基金资助：本文系中国农业科学院科技创新工程项目"科技情报分析与评估创新团队"（项目编号：CAAS-ASTIP-2016-AII）和中国农业科学院农业信息研究所基本科研业务费项目"基于加权策略的大数据微博突发舆情主题挖掘"（项目编号：JBYW-AII-2017-29）研究成果之一。
