网络虚拟学习社区重要用户与核心主题联合分析

摘要

【目的】自动分析网络虚拟学习社区的资源,解决信息过载选择困难问题。【方法】本文提出一种基于"用户-文档-词汇"三维权重矩阵的超网络嵌入LDA模型,通过引入"用户-词汇"超网络分析,以超网络临近性信息修正LDA模型,加大超网络结构中连接紧密的词汇或用户在同一主题下的分配概率,提高主题凝聚性。【结果】与传统社会网络分析的用户活跃程度不同,超网络嵌入LDA模型根据"用户-词汇"频度矩阵、"用户-主题"分布概率,发现论坛重要用户、核心主题以及两者的互动关系,分析用户兴趣偏好特征。【局限】超网络分析技术目前并不成熟,本文加权无向超网络,未对虚拟学习社区的发帖回复等有向关系进一步深入研究。【结论】超网络嵌入LDA模型是传统作者主题模型的改进,可以有效分析社区短文本主题,了解社区用户之间的互动主题关系,对参与社区学习者和论坛管理者都有重要意义。