社会媒体大数据分析研究综述

被引:13
作者
杜治娟
王硕
王秋月
孟小峰
机构
[1] 中国人民大学信息学院
基金
高等学校博士学科点专项科研基金; 国家重点研发计划;
关键词
社交媒体; 大数据; 用户行为; 交互关系; 交互内容;
D O I
暂无
中图分类号
G206 [传播理论]; TP311.13 [];
学科分类号
050302 ; 1201 ;
摘要
社会媒体作为人们传播信息和表达观点的重要渠道,包含大量丰富的有用信息,近年来已成为大数据最具代表性的数据来源之一,挖掘与分析这些信息对社会发展影响深远。按照社交媒体的构成要素将目前研究划分为3类,即从基于用户的分析、基于关系的分析和基于交互内容的分析三方面进行总结分析。首先,从多源异构网络中识别用户身份,发现社群并计算用户影响力来分析基于用户的数据;其次,从用户关系强度计算、信息传播和影响力最大化3个角度探讨了基于交互关系为中心的数据分析;然后,基于用户交互内容探讨了特征提取与选择、话题事件挖掘、多媒体数据分析以及情感分析4个问题。最后,从信息传播、影响力计算、特征提取与选择、微博新闻挖掘、社会媒体大数据融合和跨语言情感分析6个方面指出了现有研究的挑战性和未来研究的新视角。
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JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE, 2011, 2 (01) :1-8
[9]  
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