摘要：在社交媒體時代，深入研究熱點事件的挖掘與傳播機制，對于理解信息傳播和社交網(wǎng)絡行為具有重要意義。本文旨在探討一種有效捕捉社交媒體上事件相關文本特征的事件網(wǎng)絡文本表示模型，以更好理解事件的傳播和影響力。

關鍵詞：熱點事件挖掘與傳播；事件網(wǎng)絡文本表示模型；事件傳播；影響力

引言

在社交媒體時代，研究熱點事件的挖掘與傳播機制，對于理解信息傳播和社交網(wǎng)絡動態(tài)至關重要[1]。社交媒體平臺已經(jīng)成為信息交流的主要渠道，用戶在這些平臺上分享各種事件和話題，從而塑造了公眾輿論和社會觀點。為了更深入地理解信息傳播的復雜性并有效應對，本文探討一種事件網(wǎng)絡文本表示模型[2]。該模型精準地捕捉了社交媒體上事件相關文本的特征，為研究事件傳播和影響力提供了新的工具和方法。本文將深入探討該模型在社交媒體熱點事件挖掘與傳播機制研究中的應用案例，包括熱點事件的檢測、話題建模以及情感分析等方面，以展示其在信息傳播領域的潛力和實際應用。期望為信息傳播和社交網(wǎng)絡行為提供更深入的理解和支持。

1. 事件網(wǎng)絡文本表示模型

1.1 模型簡介

事件網(wǎng)絡文本表示模型是一種高度先進的文本處理技術，其主旨在于將包括社交媒體等文本數(shù)據(jù)在內(nèi)的信息轉(zhuǎn)化為計算機可理解的數(shù)值表達形式。該技術通過將單詞、短語或文本段落映射為高維度向量，以捕獲文本的語義和語境信息，從而使計算機能夠更加深入地理解文本內(nèi)容。這種技術廣泛應用于事件挖掘、主題建模、情感分析、信息檢索等多個領域，有助于從海量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和深刻的見解。

1.2 社交媒體熱點事件挖掘與傳播的過程及與其相關的事件網(wǎng)絡文本表示模型

（1）數(shù)據(jù)預處理：首要步驟是對社交媒體上的原始文本數(shù)據(jù)進行預處理，其中包括去除特殊字符、停用詞以及數(shù)字等，以確保數(shù)據(jù)的一致性和可分析性。

（2）將文本轉(zhuǎn)化為數(shù)值表示：借助TF-IDF[3]（term frequency-inverse document drequency）模型，文本數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成向量形式，為后續(xù)分析和建模提供了數(shù)值化的基礎。

（3）事件識別和話題提取：通過運用詞嵌入模型Word2Vec[4]，從社交媒體數(shù)據(jù)中確定出熱點事件和相關話題。此后文本數(shù)據(jù)被映射至高維向量表示形式，并通過計算文本之間的相似性來尋找相似話題和事件。

（4）傳播路徑分析和情感分析：首先利用文本主題模型隱含狄利克雷分布（LDA），識別和分析社交媒體熱點事件的不同傳播路徑和話題，然后借助長短期記憶網(wǎng)絡模型LSTM[5]，確定用戶對事件的情感態(tài)度，包括正面、負面和中性情感。

1.3 社交媒體熱點事件挖掘與傳播的流程圖

如圖1所示。

2. 基于事件網(wǎng)絡文本表示模型的社交媒體熱點事件挖掘與傳播的算法

2.1 TF-IDF算法：將文本轉(zhuǎn)化為數(shù)值表示

將預處理后的文本數(shù)據(jù)運用TF-IDF算法轉(zhuǎn)化為數(shù)值的形式，轉(zhuǎn)化過程如下：

（1）詞頻（TF）計算：

對于d文檔中的詞匯t，其詞頻TF（t，d）表示為：

TF（t，d）=N/M

其中，N表示詞匯t在文檔d中出現(xiàn)的次數(shù)，M表示文檔d中的總詞數(shù)。

（2）逆文檔頻率（IDF）計算：

對于詞匯t，其逆文檔頻率IDF（t）表示為：

IDF（t）=log₁₀（Nt/M_t+1）

其中，N_t表示總文檔數(shù)，M_t表示包含詞匯t文檔數(shù)。

（3）TF-IDF計算：

對于詞匯t在文檔d中的TF-IDF值表示為：

TF-IDF（t，d）=TF（t，d）×IDF（t）

為進行事件識別和話題提取，隨后運用Word2Vec算法對文本數(shù)據(jù)進行數(shù)值化處理。

2.2 Word2Vec算法：事件識別和話題提取

Word2Vec模型將每個詞匯映射為向量表示。假設有一個詞匯表V，每個單詞wi對應于一個詞向量vi，其中i表示詞匯表中的索引。對于一個文本序列，其中包含n個詞匯：w=（w₁，w₂，w₃……w_n）

（1）使用Word2Vec模型，將每個詞匯映射為詞向量：

對于詞匯wi，其詞向量表示為。

（2）對于整個文本序列v，通過計算平均詞向量表示文本的高維度向量：

該過程詳細描述了如何利用Word2Vec模型將文本序列映射為平均詞向量，從而捕獲整個文本的語義信息。這些高維度向量隨后可用于進行計算文本向量之間的相似性，來發(fā)現(xiàn)相似的文本內(nèi)容或識別文本中的事件和話題。

2.3 LDA和LSTM：傳播路徑分析和情感分析

2.3.1 LDA主題建模

對于文檔d，使用LDA模型獲得主題分布的過程如下：

（1）文檔表示：首先，將文檔d表示為詞袋模型：，其中wi表示文檔中的第i個詞匯。

（2）主題分布計算：對于文檔d，計算其主題分布如下：

其中，i表示文檔d中屬于主題i的概率分布。的計算基于Gibbs采樣方法，表示為：

其中，ni表示文檔d中主題i的詞匯數(shù)量，ai為Dirichlet先驗參數(shù)，mi是文檔d中的詞匯總數(shù)，表示wj詞匯屬于主題i的概率。

2.3.2 傳播路徑分析

基于LDA主題建模的結(jié)果，分析文本數(shù)據(jù)中不同話題的傳播路徑的過程如下：

（1）話題提?。焊鶕?jù)LDA模型的輸出，獲得文本中涉及的主題分布，包括主題的權重分布。

（2）傳播路徑分析：對于每個主題或主題組合，追蹤其在社交媒體上的傳播路徑。這包括了分析哪些用戶或社交媒體賬戶首先提到了這些話題，以及隨后的傳播鏈條。

（3）傳播圖構建：使用網(wǎng)絡分析技術，構建傳播圖，其中節(jié)點表示用戶或賬戶，邊表示信息傳播的路徑?？梢允褂肅代碼生成一個簡單的傳播圖（如圖2所示），其中包含5個節(jié)點和6條邊，鄰接矩陣顯示了節(jié)點之間的連接關系。

（4）影響力評估：通過分析傳播路徑中的節(jié)點和邊的屬性，評估不同用戶、賬戶或話題的影響力。這可以通過計算節(jié)點的度、中心性等網(wǎng)絡屬性來完成，以幫助識別最具影響力的參與者和關鍵信息源。

2.3.3 情感分析（LSTM模型）

情感分析的過程使用LSTM模型，包括以下步驟：

第一步，文本序列表示：將輸入文本序列表示為詞向量的序列，其中xi表示文本序列中的第i個詞匯的詞向量表示。

第二步，長短期記憶網(wǎng)絡模型：使用長短期記憶網(wǎng)絡模型（LSTM）進行情感分析，LSTM模型包括輸入門、遺忘門、輸出門和記憶單元。

第三步，隱藏狀態(tài)計算：LSTM模型計算隱藏狀態(tài)序列，其中hi表示LSTM模型的隱藏狀態(tài)。計算過程包括以下公式：

（1）輸入門：

（2）遺忘門：

（3）輸出門：

（4）記憶單元：

（5）隱藏狀態(tài)：

其中，表示sigmoid函數(shù)，*表示逐元素乘法，為權重矩陣，為循環(huán)權重矩陣，t表示時間步。

第四步，情感結(jié)果輸出：LSTM模型輸出情感結(jié)果序列，其中yi表示文本序列中的第i個詞匯的情感分析結(jié)果。情感分析結(jié)果可為正面、負面或中性情感。情感分析后使用軟件Tableau對分析結(jié)果可視化呈現(xiàn)，并生成熱點事件報告。

3. 事件網(wǎng)絡文本表示模型在社交媒體熱點事件挖掘與傳播中的應用案例

3.1 社交媒體熱點問題

（1）氣候變化問題：社交媒體上的氣候變化問題備受關注。如何準確捕捉氣候變化的關鍵信息、分析公眾態(tài)度和意見，成為一個重要問題。

（2）新技術推廣問題：社交媒體上不斷涌現(xiàn)各種新技術的推廣，如人工智能、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實等。如何有效挖掘這些新技術的相關信息，了解公眾對其的態(tài)度，并識別潛在的應用領域，成為一個重要問題。

3.2 問題原因

（1）信息碎片化：社交媒體平臺上圍繞氣候變化和新技術推廣問題的信息多源且碎片化。這一多樣性反映在信息來源的分散性，信息來源包括新聞媒體、科研機構以及廣泛的社交媒體平臺。不同信息來源之間的一致性和協(xié)同性存在挑戰(zhàn)，這給問題的全面把握和綜合性解析帶來了復雜性。在氣候變化領域，多源信息可能存在不一致之處；在新技術推廣問題中，信息可能分散在網(wǎng)絡上的多個來源，難以協(xié)同整合。

（2）輿論多元性：社交媒體上的氣候變化問題和新技術推廣問題相關的觀點和態(tài)度呈現(xiàn)多元性。社交媒體作為信息交流和意見表達的平臺，容納了公眾的各種不同聲音和觀點。這種多元性使問題的解析變得更加復雜，因為公眾可能就氣候變化問題和新技術的推廣問題持有不同甚至相互矛盾的觀點。例如，在氣候變化問題領域，人們的觀點和態(tài)度可能迥然不同，一些人支持采取緊急行動，而另一些人則質(zhì)疑氣候變化的嚴重性；在新技術推廣問題中，一些人熱衷于新技術的廣泛應用，而其他人則對技術的安全性和社會影響感到擔憂。

（3）信息混淆：社交媒體平臺上充斥著虛假信息，容易使公眾對氣候變化問題和新技術推廣問題的真實情況產(chǎn)生困惑。虛假信息的存在會誤導公眾，扭曲他們對問題的認知和評估。例如，在氣候變化問題領域，虛假信息否認氣候變化的存在，或者試圖淡化其潛在影響；在新技術推廣問題中，虛假信息會夸大新技術的益處或潛在風險。虛假信息的廣泛傳播增加了問題的復雜性。

3.3 解決方案

事件網(wǎng)絡文本表示模型的應對措施如下：

（1）多源信息整合：使用模型整合來自不同渠道的信息，創(chuàng)建全面的數(shù)據(jù)集，以更好地理解問題；

（2）情感分析：使用情感分析，了解社交媒體上的態(tài)度和情感反應，識別支持和反對意見；

（3）關鍵信息提取：使用模型提取關鍵信息，以增進公眾理解；

（4）虛假信息檢測：使用模型檢測虛假信息傳播路徑，確保信息真實性；

（5）可視化呈現(xiàn)：使用可視化工具Tableau，以圖形方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)和輿情態(tài)勢。

結(jié)語

事件網(wǎng)絡文本表示模型在社交媒體熱點事件挖掘與傳播中具有廣泛的應用潛力。通過多源信息整合、情感分析、關鍵信息提取、虛假信息檢測和可視化呈現(xiàn)等方法，更準確地理解和應對社交媒體上的重大問題，如氣候變化和新技術推廣。本研究為信息傳播、輿情分析以及決策制定者提供了有力的工具和實踐指導。在不斷演變的社交媒體環(huán)境中，事件網(wǎng)絡文本表示模型將持續(xù)發(fā)揮重要作用，以提供更加深入的見解與支持。

參考文獻：

[1]毛太田，蔣冠文，李勇，等.新媒體時代下網(wǎng)絡熱點事件情感傳播特征研究[J].情報科學，2019，37（4）：029-035.

[2]譚偉志，廖濤，方賢進.面向事件的文本表示模型的構建及應用研究[J].阜陽師范大學學報（自然科學版），2021，38（1）：74-79.

[3]胡宏章，邱云飛，郭蕾.融合條件熵和TF-IDF的過采樣方法[J].計算機時代，2023，（6）：48-53.

[4]唐煥玲，衛(wèi)紅敏，王育林，等.結(jié)合LDA與Word2vec的文本語義增強方法[J].計算機工程與應用，2022，58（13）：135-145.

[5]李麗萍，曾麗芳，江紹萍，等.基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的股票價格預測[J].云南民族大學學報（自然科學版），2023，32（4）：528-532.

作者簡介：黃嬋，碩士研究生，副教授，研究方向：人工智能、數(shù)據(jù)挖掘。

基金項目：江西省教育廳科學技術研究項目——事件網(wǎng)絡文本表示模型在社會網(wǎng)絡中的應用（編號：GJJ213505）。