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面向热点感知的社交媒体数据获取与釆样

李叶  
【摘要】:互联网的快速发展使得社交媒体成为讨论社会热点事件的首选平台。社交媒体的用户每天会产生大量的行为数据,通过对这些数据进行分析挖掘能够了解社会热点的发展趋势,信息的传播方式,用户的行为特征。社交媒体数据是感知社会热点事件的基础,其具有数据量大、更新快、时效性强的特点。受带宽、存储、访问次数等限制,获取数据的难度大且成本高。在很多的应用场景中,对社交媒体数据获取的能力和成本有限,有效的数据获取方法能提升数据应用的价值。面向社会热点感知,本文提出了可扩展的社交媒体数据获取分析的框架,研究了自适应的数据采样方法,在有限的资源下尽可能多的获取热点数据。本文的主要贡献如下:1.设计了一种可扩展的社交媒体数据获取分析的框架。该框架包括社交媒体数据采样方法,社会热点感知方法和社交用户集群行为分析方法,实现了对社交媒体数据从获取到分析的完整流程。框架动态地对社交媒体数据进行采样,实时感知互联网上的社会热点,根据采样内容筛选热点并对其进行分析。2.提出了一种自适应的社交媒体数据采样方法。获取数据的资源是有限的,本文将其分配采样三种具有代表性的社交媒体数据流。该方法实时地对数据获取资源进行调整,调整算法根据社交媒体属性和热点传播特征自适应地进行资源分配。与其他数据获取方法相比,该方法在获取热点数据时更快更完整。3.从数据采样的速度、热点数据的完整性等方面证明了数据采样方法的有效性,结合数据采样与热点感知构建了一个在线集群行为分析的应用系统。本文从采样数据的有效性、实时性、完整性三个方面对数据采样方法进行实验验证。实验的对比数据集来源于本文研究的前序工作收集到的170万名社交媒体核心用户的消息内容。实验结果表明,白适应的数据采样策略能更有效地获取热点数据。基于数据采样方法构建的应用系统借助采样数据集对实时感知到的社会热点事件进行可视化分析,具体的分析包括热点事件的演化,公共情绪的感知,讨论用户的分布等。本文从社交媒体数据采样,社会热点感知,社交用户集群行为分析三个方面展开研究,在统一的框架下提出了自适应的社交媒体数据采样方法并验证方法的有效性。基于本文研究成果搭建的在线集群行为感知分析系统自2015年6月开始运行,至今已对1000余个热点事件进行分析。系统可以帮助研究者感知实时热点事件,了解事件的具体发展,分析事件参与者的行为特征,对社会舆情分析和社会科学研究应用具有重要价值。


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