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  • 网络社交平台中社群标签生成研究

    分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》

    摘要: [目的/意义] 基于网络社交平台中社群话题及用户兴趣挖掘而生成的社群标签,能够提高社群定义的及时性与准确性,解决用户信息获取、网络社群选择的困难。[方法/过程] 通过对网络社群的深入分析,发现社群特征可根据社群话题及用户兴趣予以表征。首先,利用主题提取BTM模型对网络社群话题进行主题模型训练,从而得到网络社群话题预标签;其次,根据社群成员兴趣标签网络中不同类型的重要节点指标,利用TOPSIS多指标综合评价方法挖掘成员整体兴趣,从而得到网络社群成员兴趣预标签。综合两者结果生成社群标签并进行优化,且以"豆瓣小组"为例进行实证。[结果/结论] 基于社群话题及成员兴趣的社群标签生成模型能够准确地挖掘主要兴趣及近期关注点,社群整体的标签生成有利于网络用户兴趣群体的选择。