本文關(guān)鍵詞：微博輿情可視化系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,“寬帶中國(guó)”等戰(zhàn)略的持續(xù)深入實(shí)施,網(wǎng)絡(luò)媒體已成為信息傳播的主要渠道,其對(duì)社會(huì)輿論導(dǎo)向的影響力也日益顯著。微博帶來(lái)便捷的同時(shí),也正在成為虛假信息滋生和泛濫的溫床,因此,對(duì)微博輿情進(jìn)行分析、監(jiān)控就有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著微博用戶的爆炸式增長(zhǎng),其信息數(shù)量呈指數(shù)級(jí)遞增,傳統(tǒng)形式對(duì)微博輿情分析結(jié)果的展現(xiàn)已逐漸不能滿足實(shí)際需要。本文從輿情分析結(jié)果展現(xiàn)的視點(diǎn),分析了當(dāng)前微博輿情可視化領(lǐng)域的相關(guān)研究工作,在研究微博輿情的圖形化展示方式的基礎(chǔ)上,提出了一種對(duì)當(dāng)前微博輿情概況的可視化表現(xiàn)形式,基于提出的可視化表現(xiàn)形式,完成了微博輿情可視化原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文的主要工作內(nèi)容如下:(1)對(duì)當(dāng)前微博輿情可視化領(lǐng)域的分析與研究,提出并基于D3.js可視化庫(kù)實(shí)現(xiàn)了一種微博輿情概況的圖形表現(xiàn)形式,對(duì)當(dāng)前微博輿情熱點(diǎn)話題、熱點(diǎn)話題的關(guān)注度、熱點(diǎn)話題的用戶情感傾向、熱點(diǎn)話題之間的潛在可能關(guān)聯(lián)四項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀展示。(2)在微博文本預(yù)處理過(guò)程中,通過(guò)調(diào)用NLPIR中文分詞系統(tǒng)的API實(shí)現(xiàn)了對(duì)微博文本進(jìn)行中文分詞、詞性標(biāo)注等工作,并根據(jù)詞性、長(zhǎng)度、內(nèi)容對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行過(guò)濾,得到了微博文本的VSM(向量空間模型)表示。(3)在微博輿情分析的話題發(fā)現(xiàn)過(guò)程中,基于知網(wǎng)(How Net)的體系結(jié)構(gòu),對(duì)于微博文本的語(yǔ)義相似度進(jìn)行計(jì)算,度量微博文本間的語(yǔ)義距離,進(jìn)而以此進(jìn)行Single-Pass聚類分析,獲得了微博輿情熱點(diǎn)話題;基于知網(wǎng)(HowNet)發(fā)布的情感分析用詞語(yǔ)集beta版,構(gòu)建情感詞典,通過(guò)情感詞典對(duì)微博熱點(diǎn)話題進(jìn)行了情感值計(jì)算。(4)研究了輿情分析過(guò)程中的關(guān)鍵內(nèi)容,對(duì)微博輿情可視化系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的分析與設(shè)計(jì)。基于提出的微博輿情概況可視化形式對(duì)微博輿情可視化原型系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),該原型通過(guò)對(duì)輸入的微博文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行微博輿情分析,可視化展現(xiàn)了該數(shù)據(jù)集包含的微博輿情概況圖像。
【關(guān)鍵詞】：微博輿情分析 可視化技術(shù) 語(yǔ)義相似度
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 論文研究背景及意義11-13
• 1.1.1 微博的發(fā)展現(xiàn)狀11
• 1.1.2 微博的特點(diǎn)11-12
• 1.1.3 微博輿情分析的意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 微博特征提取技術(shù)13-14
• 1.2.2 微博聚類技術(shù)14
• 1.2.3 微博情感分析技術(shù)14-15
• 1.2.4 微博輿情可視化技術(shù)15
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)17-25
• 2.1 微博文本預(yù)處理技術(shù)17-19
• 2.1.1 中文文本分詞17-18
• 2.1.2 文本去停用詞18
• 2.1.3 文本表示模型18-19
• 2.2 微博文本聚類算法19-21
• 2.2.1 Single-Pass聚類算法20
• 2.2.2 基于劃分的聚類算法20
• 2.2.3 基于層次的聚類算法20-21
• 2.2.4 基于密度的聚類算法21
• 2.3 微博情感分析技術(shù)21-22
• 2.3.1 基于語(yǔ)義詞典的情感分析技術(shù)21-22
• 2.3.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析技術(shù)22
• 2.4 可視化技術(shù)22-23
• 2.5 知網(wǎng)(HowNet)23-24
• 2.5.1 知網(wǎng)（HowNet）的結(jié)構(gòu)23
• 2.5.2 知網(wǎng)（HowNet）的知識(shí)描述語(yǔ)言23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 第三章 微博輿情可視化系統(tǒng)的研究與分析25-29
• 3.1 領(lǐng)域分析25
• 3.2 系統(tǒng)分析25-27
• 3.2.1 工作流程角度26-27
• 3.2.2 數(shù)據(jù)需求角度27
• 3.3 應(yīng)用架構(gòu)27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 第四章 微博輿情分析關(guān)鍵技術(shù)研究29-39
• 4.1 微博文本預(yù)處理29-31
• 4.1.1 微博文本分詞29-30
• 4.1.2 去停用詞30-31
• 4.1.3 文本表示31
• 4.2 微博熱點(diǎn)話題獲取31-34
• 4.2.1 詞匯相似度計(jì)算31-33
• 4.2.2 微博文本相似度計(jì)算33
• 4.2.3 微博熱點(diǎn)話題獲取33-34
• 4.3 微博熱點(diǎn)話題情感值計(jì)算34-36
• 4.3.1 情感詞匯的情感值計(jì)算35
• 4.3.2 微博文本的情感值計(jì)算35-36
• 4.3.3 微博熱點(diǎn)話題的情感值計(jì)算36
• 4.4 微博熱點(diǎn)話題相關(guān)性分析36-37
• 4.4.1 用戶發(fā)布群體的相關(guān)性36-37
• 4.4.2 發(fā)生時(shí)間的相關(guān)性37
• 4.4.3 關(guān)聯(lián)地點(diǎn)的相關(guān)性37
• 4.5 本章小結(jié)37-39
• 第五章 基于D3.js的微博輿情可視化研究39-45
• 5.1 D3.js簡(jiǎn)介39
• 5.2 力導(dǎo)向圖39-40
• 5.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備40
• 5.4 可視化實(shí)現(xiàn)40-44
• 5.4.1 數(shù)據(jù)寫(xiě)入40-41
• 5.4.2 布局41-42
• 5.4.3 繪圖42-43
• 5.4.4 結(jié)果43-44
• 5.5 本章小結(jié)44-45
• 第六章 微博輿情可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-60
• 6.1 整體架構(gòu)設(shè)計(jì)45-46
• 6.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境46-47
• 6.3 關(guān)鍵功能實(shí)現(xiàn)47-56
• 6.3.1 微博文本預(yù)處理模塊47-49
• 6.3.2 微博輿情熱點(diǎn)獲取模塊49-51
• 6.3.3 微博情感分析模塊51-53
• 6.3.4 微博關(guān)聯(lián)分析模塊53-54
• 6.3.5 輿情可視化模塊54-56
• 6.4 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)56-59
• 6.5 本章小結(jié)59-60
• 第七章 總結(jié)與展望60-62
• 7.1 工作總結(jié)60
• 7.2 工作展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 致謝65-66
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果66

【相似文獻(xiàn)】

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