本文選題：微博話題 + 輿情分析��； 參考：《小型微型計算機系統(tǒng)》2017年04期

【摘要】：微博作為一種新興的社交網(wǎng)絡(luò)正在改變我們生活,對社會諸領(lǐng)域的介入和滲透與日俱增,現(xiàn)在許多民意調(diào)查通過對微博話題的輿情分析完成.針對現(xiàn)有微博研究中情感分析的對象較為單一問題,通過面向多維關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進行情感分析,融合微博話題擴散度和話題情感傾向得到微博話題的輿情值,增強結(jié)果的有效性.微博話題的情感傾向分析將表情符號考慮在內(nèi),通過FP增長算法和檢索距離建立表情符號庫,運用樸素貝葉斯方法完成情感傾向分析.對新浪微博網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進行實驗,并以查全率與查準率為評估標準,結(jié)果表明該方法準確率可達82.6%.
[Abstract]:Weibo, as a new social network, is changing our life, and has been increasingly involved in various fields of society. Nowadays, many public opinion surveys are completed through the analysis of public opinion on the topic of Weibo.Aiming at the single problem of emotion analysis in Weibo's research, we can get the public opinion value of Weibo topic by combining the topic diffusivity and the topic emotion tendency by analyzing the multi-dimension correlation data, so as to enhance the validity of the result.The emotional tendency analysis of Weibo topic takes emoji into account, and establishes the emoji database through FP growth algorithm and retrieval distance, and uses naive Bayes method to complete emotional tendency analysis.The experiment on the data set of Sina Weibo network is carried out, and the precision and recall rate are used as the evaluation criteria. The results show that the accuracy of this method can reach 82.6%.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：鄭州大學(xué)新媒體公共傳播學(xué)科招標課題階段性成果項目(XMTGGCBJSZ11)資助 河南省科技攻關(guān)項目(142102310531)資助
【分類號】：TP391.1;TP393.092

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本文編號：1769017