【摘要】：隨著web2.0應(yīng)用、移動網(wǎng)絡(luò)及移動終端的快速普及,社交網(wǎng)絡(luò)成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分。社交網(wǎng)絡(luò)上的興起為情感分析的研究帶來了機(jī)遇。社交網(wǎng)絡(luò)的情感分析,有助于服務(wù)提供商進(jìn)行服務(wù)優(yōu)化、精準(zhǔn)營銷;有助于使用者提高體驗(yàn)、高效消費(fèi);有助于政府監(jiān)管部門進(jìn)行輿情監(jiān)測和引導(dǎo)等。目前,許多學(xué)者從對短文本的處理和分析入手,或使用情感詞典,或提取語義特征進(jìn)行情感分析工作。而在人類對自身行為的探索和研究中,可以發(fā)現(xiàn)行為和情感之間互相影響、互相體現(xiàn)。所以,本文區(qū)別于從文本語意角度著手的方法,從網(wǎng)絡(luò)用戶的行為方面進(jìn)行研究,探索和分析用戶行為與其情感傾向之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律,并構(gòu)建基于用戶行為的情感傾向分類器。在社交網(wǎng)絡(luò)中,用戶規(guī)模龐大,但其行為規(guī)范性良好、易于劃分和獲取,這為研究網(wǎng)絡(luò)用戶行為提供了便利。本文以新浪微博為例,從用戶行為的特征入手,研究用戶行為在社交網(wǎng)絡(luò)情感分析工作中的影響和作用。首先就目前的情感分析和用戶行為研究現(xiàn)狀進(jìn)行了研究,并系統(tǒng)介紹了社交網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)和研究情況。隨后,根據(jù)基于特征的情感分析問題的一般流程,在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段進(jìn)行了數(shù)據(jù)的抓取、預(yù)處理和情感標(biāo)注等工作;在特征提取階段,進(jìn)行了用戶行為特征的提取,并通過統(tǒng)計(jì)分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,研究用戶的行為與其情感傾向間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。最后,對分類技術(shù)和貝葉斯及決策樹分類器進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究,結(jié)合實(shí)際情況,使用樸素貝葉斯算法和C4.5算法構(gòu)建基于用戶行為特征的情感分類模型,并對其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文從網(wǎng)絡(luò)用戶的行為方面進(jìn)行研究,通過一系列研究和實(shí)驗(yàn),證明了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為與其情感傾向之間存在一定的聯(lián)系和規(guī)律,從而為進(jìn)一步的研究打下了基礎(chǔ)。
[Abstract]:With the application of web2.0 and the rapid popularization of mobile network and mobile terminal, social network has become an important part of people's daily life. The rise of social networks brings opportunities for emotional analysis. The emotional analysis of social networks is helpful for service providers to optimize services, accurate marketing; help users to improve their experience, efficient consumption; help government regulators to monitor and guide public opinion, and so on. At present, many scholars begin with the processing and analysis of short texts, or use emotional dictionaries or extract semantic features for emotional analysis. In the exploration and study of human behavior, it can be found that behavior and emotion affect each other and reflect each other. Therefore, this paper is different from the approach from the perspective of text semantics, from the point of view of the behavior of network users to explore and analyze the relationship between user behavior and their emotional tendencies and laws. And construct the classifier of emotion tendency based on user behavior. In the social network, the user scale is huge, but its behavior is normative, easy to divide and obtain, which provides convenience for the study of network user behavior. Taking Sina Weibo as an example, this paper studies the influence and function of user behavior in the affective analysis of social network from the characteristics of user behavior. Firstly, the current research status of emotional analysis and user behavior is studied, and the theoretical basis and research situation of social network are systematically introduced. Then, according to the general process of feature-based affective analysis, data capture, preprocessing and affective tagging are carried out in the data preparation stage, and in the feature extraction stage, the user behavior features are extracted. Through statistical analysis and association rule mining, the relationship between user's behavior and emotional tendency is studied. Finally, the classification technology and Bayesian and decision tree classifier are studied deeply and systematically. Combined with the actual situation, the naive Bayesian algorithm and C4.5 algorithm are used to construct the emotion classification model based on user behavior characteristics. It is verified by experiments. Through a series of studies and experiments, this paper proves that there is a certain relationship and law between the user's behavior and their emotional tendency in social network, thus laying a foundation for further research.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2159188