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论文研究-论坛中的意见领袖自动发现算法研究.pdf,  论坛中"意见领袖"的自动发现对于我们掌握舆情,及时引导舆论有重要作用.为此设计了一个从论坛中自动发现意见领袖的算法.根据构成意见领袖的基本属性,设计了基于贝叶斯信息增益最大化准则的X-means迭代聚类筛选模型,然后利用该模型找到特征空间中的意见领袖特征点.实验表明,应用该模型的算法在发现意见领袖的查全率,查准率方面性能优越,可以有效实现网络舆情监控.

网络中的社区指的是一组由节点以及与其相连的边紧密地形成的实体。社区发现旨在遵循「社区中的节点紧密相连，不同社区间的节点稀疏相连」的规则对实体集合进行聚类。包括谱聚类、统计推断在内的传统社区发现方法在处理高维图数据时存在计算速度的问题。因此，近年来，深度学习方法被广泛地应用。

基于增强的LDA模型微博热点话题发现，徐慧，夏楠楠，微博已经成为数亿计的用户发布大量信息，从这些庞大的数据信息中提取热点话题成为挑战之一。基于LDA模型对于微博热点话题的挖掘具

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