在微博热点话题讨论过程中,话题的初始中心会随时间推移生成多个子中心,但由于微博本身价值密度低、更新速度快等特点导致用户难以及时、全面地了解话题内容。为了解决这个问题,本文提出了一种微博热点话题表示及演化方法来帮助用户更好地理解话题内容。首先提取微博热点话题关键词并创建关键词共现矩阵,然后构建话题复杂网络以方便于表示和分析话题内容。主要研究内容如下:(1)创建微博热点话题关键词共现矩阵,以矩阵形式展示关键词及其之间的关联强度。首先,使用Seimicrawler爬虫工具获取微博热点话题数据集,并使用“结巴”中文分词工具对文本进行中文分词。然后综合考虑微博本身(结合评论数和点赞数)的重要程度和价值衰减系数两个因素计算词的支持度,根据高低频词界分公式提取词支持度排名靠前的词,并以词的复杂共现率度量关键词间的关联强度,进而完成关键词共现矩阵的创建。(2)构建微博热点话题复杂网络,以图的形式展示话题内容及随时间演化情况。首先,根据共现矩阵初步构建热点话题复杂网络,提出改进的加权模块度函数并以此度量复杂网络的社区划分质量,利用遗传算法求解加权模块度函数的最大值,从而得到微博热点话题复杂网络的语义社区划分结果。然后,使用Scott的普通引用规则确定时间序列的大小。最后,使用Gephi软件展现出热点话题主要内容及随时间产生的一系列演化情况。实验结果表明,热点话题复杂网络模型能够有效地将不同时间序列的微博话题演化情况进行可视化表示。本文创新地考虑微博多要素提取关键词和共现词来构建热点话题复杂网络,并通过划分不同时间序列来展示话题随时间的演化过程。本文的研究将复杂网络理论和数据挖掘技术应用到微博平台的话题表示中,有助于用户对微博热点话题的发现和理解,为政府及相关部门了解并控制网络舆情提供了理论支持。图[21]表[10]参[62]