隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,網(wǎng)站瀏覽與信息發(fā)布成為人們網(wǎng)絡生活不可缺少的一部分。與此同時,各大網(wǎng)站與論壇中已經(jīng)積累了海量的網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù),其中蘊含著一定的挖掘與分析的價值。企業(yè)也已經(jīng)將網(wǎng)絡輿情監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等工作列入企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的一部分。對于整車企業(yè)而言,網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)分析正在不斷地凸顯其應用價值。整車企業(yè)開拓新市場依賴于精準的市場定位,并通過新車型的發(fā)布滿足市場需求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析依賴于統(tǒng)計年鑒、行業(yè)管理部門數(shù)據(jù)、屬地市場調查等信息,這些數(shù)據(jù)大多存在準確度低、時效性差、樣本量不足等缺點。其次,依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和統(tǒng)計難以滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的分析需求,缺乏自動化的數(shù)據(jù)分析工具和有效的數(shù)據(jù)方法成為阻礙業(yè)務發(fā)展的痛點。除此之外,數(shù)據(jù)沒有積累,導致了數(shù)據(jù)復用性,分析方法拓展性的嚴重缺失。采集并積累汽車網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù),構建高效、可靠的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)可視化支持整車企業(yè)的戰(zhàn)略決策成為了解決這些問題的關鍵。本文首先對網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)分析的研究背景與現(xiàn)狀進行論述,介紹了本文的研究內容。其次對網(wǎng)絡輿情分析的方法論,即文本挖掘進行了介紹,同時介紹了相關的算法與技術。然后在基于目前的現(xiàn)狀,提出了一套整體的解決方案。對輿情情感分析、市場洞察分析和新詞發(fā)現(xiàn)的研究與實驗進行了論述。針對輿情情感分析,首先介紹了網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)預處理的過程,包括數(shù)據(jù)清洗、文本轉換和分句分詞。其中著重介紹了文本分詞的原理和執(zhí)行方法。然后根據(jù)汽車行業(yè)的特點構建了專業(yè)詞庫。本文將詞庫匹配和基于Spark的機器學習算法進行結合,提出了一套輿情情感分析的整體流程。著重介紹了機器學習算法的訓練與評價過程。對決策樹、邏輯回歸、樸素貝葉斯等多種文本分類算法進行訓練和測試,根據(jù)Fmeasure評價結果選擇運行效果較好的算法運用到系統(tǒng)構建中。在汽車市場洞察分析中,本文針對整車產品的競爭關系、購車比較以及購車決策路徑三個分析場景提出了相應的分析方法。運用詞庫匹配的方式進行數(shù)據(jù)處理。依托數(shù)據(jù)倉庫技術,設計提供了相關主題域的邏輯模型。最終提供了多種圖表展現(xiàn)的數(shù)據(jù)可視化方案呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結果。為解決專業(yè)詞庫維護難度大的痛點,運用了隱馬爾科夫模型、信息熵和正則表達式三個算法結合的方式,進行了基于汽車網(wǎng)絡輿情的新詞發(fā)現(xiàn)研究與應用,實現(xiàn)了專業(yè)詞庫的補充與網(wǎng)絡流行語的洞察。為詞庫管理人員中提供了維護便利,為專業(yè)詞庫的管理工作提供了完整的解決方案。本文對基于汽車網(wǎng)絡輿情的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設計與實施進行了介紹,最終完成了系統(tǒng)的構建工作。該系統(tǒng)為業(yè)務用戶提供及時、可靠的數(shù)據(jù)分析成果,幫助整車企業(yè)了解消費者的需求與喜好,洞悉產品的競爭格局,為整車企業(yè)未來的汽車產品規(guī)劃和定位提供決策支持。該系統(tǒng)在企業(yè)數(shù)字化轉型的過程中證明了其實用性。
【學位單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.1;TP393.092
【部分圖文】：

圖 2-2 決策樹示例Fig.2-2 Decision Tree Example生于上世紀 60 年代，由 J Ross Quinla個里程碑[19]。ID3 算法的基本思想是隨低，從而提高算法的性能和精度。ID3，然后選擇增益率最大的屬性進行分裂

基于汽車網(wǎng)絡輿算法簡單高效，在對待具有不同數(shù)據(jù)特點的對某種特點的數(shù)據(jù)集穩(wěn)定性較強。盡管實際常情況下，該分類效果仍比較精準。離散選擇法模型之一，屬于多重變量分析的臨床醫(yī)學等領域中用于統(tǒng)計分析的常用方法 ),設條件概率P( = ) = 為根據(jù)歸模型可表示為：P( = ) = g( )函數(shù)稱為邏輯函數(shù)。圖 2-3 為該函數(shù)的圖象

圖 2-4 SVM 基本思想圖示Fig.2-4 SVM Standard Method ImageSVM 的基本思想是對于兩類待分樣本，， 、 分別為過兩樣樣本中離分類超平面， 與 之間的距離叫做分類間隔(Mar本正確分開，且使分類間隔最大的超平面，圍最新，最終風險最小化[22]。SVM 常用于SVM 的運行效果不好。文本數(shù)據(jù)將以標簽化的形式在數(shù)據(jù)倉庫中存，則需要以通過范式建模法或維度建模法構。另外，完成標簽化的數(shù)據(jù)結果也從測試集化算法運行結果。
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本文編號：2870805