منصة الرسائل والاطاريح: تحسين اكتشاف المجتمعات في وسائل التواصل االجتماعي تويتر باستخدام نمذجة المواضيع وتحليل المشاعر

الخلاصة

في الوقت الحاضر ، توسعت وسائل التواصل الاجتماعي (أو الشبكات الاجتماعية) بسرعة كبيرة. يستخدم الناس وسائل التواصل الاجتماعي لمشاركة آرائهم وأفكارهم ومشاعرهم. ينشرون أنواعًا مختلفة من المحتوى مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو ويتفاعلون فيما بينهم باستخدام مميزات الشبكة الاجتماعية مثل الإشارات وعلامات التصنيف (هاشتاك) وإعادة النشر والإعجابات. يميل الناس إلى بناء مجموعات استناداً على العلاقات مع الآخرين ، مثل التفاعل أو نشر نفس المواضيع أو الآراء. تم تقديم اكتشاف المجتمعات كطريقة للعثور على مجتمعات في الشبكات الاجتماعية عن طريق تقسيم الشبكة إلى مجموعات من المستخدمين المتصلين بشكل وثيق. يعد اكتشاف المجتمع تحديًا كبيرًا عند تحليل وسائل التواصل الاجتماعي بسبب هيكلها وتنوع مواردها. تركز الدراسات الحالية على شبكة هيكلية تعتمد فقط على الروابط بين المستخدمين لاكتشاف المجتمعات. قد لا تحلل هذه الأعمال المجتمعات جيدًا لأنها تعتمد فقط على الروابط والعقد في الشبكة. تم تطوير النموذج المقترح من خلال استغلال تقنيات مختلفة لتعزيز طريقة اكتشاف مجتمع Leiden. تستغل التقنية الأولى خوارزمية التحليل الدلالي الكامن ((LSA مع علامات التصنيف (هاشتاك) لاكتشاف مواضيع المستخدمين لتحسين أداء اكتشاف المجتمع. يؤدي استخدام LSA مع اكتشاف المجتمع إلى منح المجتمعات مزيدًا من المعلومات السياقية. ثانيًا ، استخدام سمات الإشارة وإعادة التغريد لبناء شبكات تفاعل. ثالثًا ، يتم استخدام نظام الدعم الالي (SVM) للحصول على آراء المستخدمين حول موضوع معين. رابعًا ، تم استغلال الموضوع والشعور وإعادة التغريد مع الإشارة لحساب شبكة ذات اوزان جديدة. أخيرًا ، يمكن لشبكة ذات اوزان جديدة أن تعزز جودة للوحدات النمطية ونموذج بوتس الثابت CPM)) لطرق اكتشاف المجتمع. تم إجراء العديد من التجارب على Twitter وشبكات معيارية مختلفة. أظهرت النتائج تحسنًا في جودة اكتشاف المجتمع للنمطية والتكلفة لكل ألف ظهور وCPM عندما تستغل المواضيع ، والمشاعر ، وإعادة التغريد ، الاشارة للحصول على شبكة ذات اوزان جديدة. يعمل حساب شبكة الأوزان الجديدة على زيادة جودة طريقة Leiden للوحدات النمطية من 0.7984 في علاقة الارتباط إلى 0.8234 و CPM من 0.7514 و 0.8488 في علاقة الارتباط إلى 0.9133 و