基于流形学习的新闻主题关系构建和演化研究

【目的】通过对以互联网为媒介的新闻报道的主题演化研究, 分析新闻主题的产生、发展和演变过程, 把握媒体舆论方向。【方法】引入流形学习构建全局时间跨度的新闻主题关联关系, 挖掘由LDA 主题模型识别得到的各个时间窗口的高维主题向量间的关系, 在低维平面上实现主题聚类和相互关联的可视化, 提出利用社会网络理论指标分析主题的演化结果。【结果】利用2015 年美国有线电视新闻网对中国的新闻报道进行主题关系构建和演化, 结果表明该方法能够发现主题在全局时间跨度的演化趋势。【局限】时间窗口长度对主题演化的效果和可变时间窗口长度机制没有涉及。【结论】新闻主题演化分析方法能够在低维可视平面上描绘主题在全局时间跨度的演化, 避免主题由于相邻时间窗口关联失效而导致全局演化路径的断裂。