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研究汇报
阅读文献：Ning Ma, Yijun Liu(2014).SuperedgeRank algorithm and its application in identifying opinion leader of online public opinion supernetwork [J].Expert Systems with Applications，41: 1357-1368.主要内容与创新点：互联网上的舆论领导者是在线社区中的重要人物，在促进舆论形成过程中发挥了重要的作用。有许多理论被引入来识别舆论领导者，比如通过社会网络分析、文本挖掘和不同领域的PageRank算法，但很少有人同时结合以上的方法来解决领导者识别问题，同时也并没有人研究通过使用网络分析识别舆论领导者。本文提出了一种基于网络理论的superedgerank舆论领导者识别算法，该算法结合了社会网络拓扑分析和文本挖掘。首先，本研究建立了一个超网络模型多维子网，这是社会，心理，环境和观点的子网。然后，本研究提出了四个指标：网络节点superdegree，超边缘度，超边缘–超边缘距离和超边缘重叠。后两个指标是通过我们的帮助来评估鉴定的舆论领导者。在此基础上，我们的研究应用superedgerank算法来排序超边缘，并用排序结果确定超网络模型中舆论领导者的舆论。最后，通过实例验证了该方法的可行性和创新性。
下一步研究工作：
在确定了舆论的领导者后如何实施相应的引导和干预策略。
目前，网络舆论的控制主要是通过从负面意见领导者的谣言中删除长期存在的职位，但是这种干预策略不是很好，有时甚至会引起公众的不满。基于superedgerank算法，我们可以在四层不同类型的关键节点子网中确定其类型。然后，采用不同的指导和干预策略。例如，在社会网络中，负面意见领导者可以被我们孤立，积极意见领导者被我们保护起来。在环境网中找到为什么它特别有影响力，以此来确定关键的信息，我们可以分析其时序，文字和语言形式。在心理上的子网中，我们可以确定主要心理类型。然后，我们可以分析它可能运用心理学的理论，这可能就意味着有更好的干预策略。在观点上的子网中，我们可以根据大量的互联网识别主流观点。如果这一观点是谣言，将有利于谣言的迅速澄清。因此，我们可以采用基于网络的superedgerank算法对不同的优先级进行各种研究。1
