為分析公安微博在熱點(diǎn)輿情事件的處置和應(yīng)對(duì)過(guò)程,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取公眾反映激烈的"女子半夜遭毆打"事件中的公安微博評(píng)論,利用Word2vec與SVM方法相結(jié)合的方式,對(duì)評(píng)論文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感極性分析,并對(duì)公眾情緒在應(yīng)對(duì)過(guò)程中的變化特征進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)使用公安微博及時(shí)傳遞信息、回應(yīng)公眾關(guān)切能有效控制負(fù)面情緒的爆發(fā)。故結(jié)合自動(dòng)控制原理,構(gòu)建公安微博輿情反饋模型,能促進(jìn)微博警務(wù)工作的改進(jìn),為公安微博處理公眾熱點(diǎn)事件提供借鑒與參考。 

【文章來(lái)源】：武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2020,42(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

Skip-gram模型結(jié)構(gòu)

支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[9-10],其致力于尋找一個(gè)最大間隔超平面,使得這個(gè)超平面到每邊最近數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離最大,這個(gè)分類器是最大間隔分類器,屬于二分類器[11]。支持向量機(jī)的原理圖如圖2所示,其中實(shí)心圓代表正樣本,空心圓代表負(fù)樣本。平面H0和平面H都可區(qū)分兩類樣本,H表示最優(yōu)超平面。平面H1上的點(diǎn)是與H距離最近的負(fù)類樣本集合,平面H2上的點(diǎn)是與H距離最近的正類樣本集合。最大間隔分類是H1和H2之間的垂直距離。支持向量機(jī)首先將樣本數(shù)據(jù)映射到高維空間中,使得原本線性不可分的數(shù)據(jù)變得線性可分,然后在這個(gè)高維線性空間中尋找最優(yōu)超平面[12]。SVM可以很好地處理高維數(shù)據(jù)集,且泛化能力較強(qiáng),因此將SVM分類器用于微博情感分類問(wèn)題中[13-14]。1.3 反饋

在自動(dòng)控制系統(tǒng)中,“反饋”控制是一種最基本的控制形式[15]。反饋控制系統(tǒng)的原理圖如圖3所示,是將輸出量c(t)直接或者通過(guò)測(cè)量元件反向引入輸入端,稱為負(fù)反饋uf(t),再與輸入量r(t)進(jìn)行求和得到偏差量e(t),將偏差量輸入給控制器后,控制器產(chǎn)生的控制作用實(shí)現(xiàn)消除或者減小這種偏差[16-17]。2 情感分析模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]政務(wù)微博與社會(huì)管理良性互動(dòng)策略研究——以貴州省為例[J]. 歐陽(yáng)紅.  人民論壇. 2014(19)
[9]公眾反饋信息評(píng)價(jià)模型研究及實(shí)現(xiàn)[J]. 劉剛,詹建.  軟件. 2012(07)
[10]圖書館信息服務(wù)管理應(yīng)用“反饋理論”研究[J]. 姜冬云.  圖書館學(xué)研究. 2010(19)

碩士論文
[1]突發(fā)事件處置中警務(wù)“雙微”傳播問(wèn)題研究[D]. 張宸鳴.中國(guó)人民公安大學(xué) 2018
[2]基于詞向量和SVM的中文微博情感分類研究[D]. 姜伶伶.重慶大學(xué) 2018
[3]公安政務(wù)微博公眾參與行為影響因素研究[D]. 盧樺.電子科技大學(xué) 2018
[4]我國(guó)公安微博矩陣式發(fā)展研究[D]. 馬騻.天津大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3402267