發(fā)布時(shí)間：2017-09-22 15:13

  本文關(guān)鍵詞：突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的情感傾向及演化分析

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【摘要】：突發(fā)事件具有不確定性、影響范圍廣、后果嚴(yán)重等特點(diǎn)，一旦發(fā)生就會(huì)引起廣泛關(guān)注。隨著論壇、微博等網(wǎng)上交流平臺(tái)的廣泛使用，突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情會(huì)以極快的速度形成，并在短時(shí)間內(nèi)迅速擴(kuò)散。通過對網(wǎng)絡(luò)輿情的分析，不僅可以了解公眾的態(tài)度與看法，而且可以從中發(fā)現(xiàn)突發(fā)事件應(yīng)急處理工作中的不足，為工作的及時(shí)改進(jìn)以及將來制定決策提供依據(jù)。 通常來說，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的評價(jià)對象不僅僅是事件的本身，還包括政府部門、新聞媒體等方面。針對不同的評價(jià)對象，公眾在表達(dá)情感時(shí)使用的詞語可能存在差別，而且，評價(jià)對象不同的網(wǎng)絡(luò)輿情在演化的過程可能也會(huì)呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)，因此，應(yīng)當(dāng)根據(jù)不同的評價(jià)對象分別進(jìn)行情感傾向及輿情演化分析。 為了對突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行情感傾向及演化分析，本文首先從天涯論壇的天涯雜談版塊中獲得了所需的數(shù)據(jù)，并利用文本聚類技術(shù)將所有評論劃分為政府部門類、新聞媒體類、事故原因類和其他類，然后基于由《知網(wǎng)》提供的情感詞構(gòu)建的情感詞典，，對每一類的評論進(jìn)行情感分析。將不同的特征提取算法與分類算法組合進(jìn)行多組情感分析實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明信息增益特征提取算法和支持向量機(jī)分類算法的分類效果最好�；谇楦蟹治龅慕Y(jié)果，本文針對不同類別的評論分別對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行演化分析。將熱點(diǎn)話題結(jié)合到演化分析的過程中發(fā)現(xiàn)：熱點(diǎn)話題有助于解釋情感變化的原因。本文在演化分析的基礎(chǔ)上探究積極評論人對網(wǎng)絡(luò)輿情的情感導(dǎo)向作用，結(jié)果表明積極評論人在政府部門類輿情中對消極情感具有情感導(dǎo)向作用。
【關(guān)鍵詞】：突發(fā)事件 網(wǎng)絡(luò)輿情 情感詞典 情感分析 輿情演化
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：G206;D631.43
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 選題背景和研究目的與意義9-11
• 1.1.1 選題背景9-10
• 1.1.2 研究目的和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評述11-14
• 1.2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情11-12
• 1.2.2 突發(fā)事件12-13
• 1.2.3 情感傾向分析13-14
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容14-16
• 第2章 網(wǎng)絡(luò)輿情分析的理論與方法16-28
• 2.1 突發(fā)事件16-17
• 2.1.1 突發(fā)事件的類型16
• 2.1.2 突發(fā)事件的特點(diǎn)16-17
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情17-19
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情的形成與發(fā)展17
• 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播17-18
• 2.2.3 基于文本的網(wǎng)絡(luò)輿情分析18-19
• 2.2.4 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)19
• 2.2.5 網(wǎng)絡(luò)輿情的研究意義19
• 2.3 文本分類19-25
• 2.3.1 文本分析20-23
• 2.3.2 特征提取23-24
• 2.3.3 文本分類算法24
• 2.3.4 分類效果評價(jià)指標(biāo)24-25
• 2.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類算法25-27
• 2.4.1 樸素貝葉斯25-26
• 2.4.2 支持向量機(jī)26
• 2.4.3 K-最近鄰26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情主題分類及情感分析28-43
• 3.1 數(shù)據(jù)收集28-31
• 3.1.1 數(shù)據(jù)來源28-29
• 3.1.2 關(guān)鍵詞的選取29
• 3.1.3 數(shù)據(jù)概況29-31
• 3.2 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的主題分類31-34
• 3.2.1 文本的預(yù)處理及建模31-32
• 3.2.2 主題聚類分析32-34
• 3.3 情感詞典的構(gòu)建34-38
• 3.3.1 詞語相似度及其計(jì)算方法34-35
• 3.3.2 情感詞典的構(gòu)建35-38
• 3.4 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的情感傾向分析38-42
• 3.4.1 政府部門類評論38-40
• 3.4.2 新聞媒體類評論40-41
• 3.4.3 事故原因類評論41-42
• 3.4.4 其他類評論42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化分析43-58
• 4.1 突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情周期43-45
• 4.2 突發(fā)事件的話題演化分析45-48
• 4.3 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的情感傾向演化分析48-51
• 4.3.1 政府部門類輿情演化48-49
• 4.3.2 新聞媒體類輿情演化49-50
• 4.3.3 事故原因類輿情演化50-51
• 4.3.4 其他類輿情演化51
• 4.4 積極評論人對網(wǎng)絡(luò)輿情的情感導(dǎo)向分析51-56
• 4.4.1 政府部門類52-53
• 4.4.2 新聞媒體類53-54
• 4.4.3 事故原因類54-55
• 4.4.4 其他類55-56
• 4.5 政策及建議56-57
• 4.6 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果65-67
• 致謝67

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊震;段立娟;賴英旭;;基于字符串相似性聚類的網(wǎng)絡(luò)短文本輿情熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)技術(shù)[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2010年05期

2 胡佳妮,徐蔚然,郭軍,鄧偉洪;中文文本分類中的特征選擇算法研究[J];光通信研究;2005年03期

3 姜?jiǎng)俸?;我國網(wǎng)絡(luò)輿情的現(xiàn)狀及其引導(dǎo)[J];廣西社會(huì)科學(xué);2009年01期

4 張寧,賈自艷,史忠植;使用KNN算法的文本分類[J];計(jì)算機(jī)工程;2005年08期

5 周明建,高濟(jì),李飛;基于本體論的Web信息抽取[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2004年04期

6 柳位平;朱艷輝;栗春亮;向華政;文志強(qiáng);;中文基礎(chǔ)情感詞詞典構(gòu)建方法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2009年10期

7 楊頻;李濤;趙奎;;一種網(wǎng)絡(luò)輿情的定量分析方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2009年03期

8 潘崇霞;;網(wǎng)絡(luò)輿情演化的階段分析[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2011年10期

9 朱嫣嵐;閔錦;周雅倩;黃萱菁;吳立德;;基于HowNet的詞匯語義傾向計(jì)算[J];中文信息學(xué)報(bào);2006年01期

10 楊宇航;趙鐵軍;鄭德權(quán);于浩;;基于鏈接分析的重要Blog信息源發(fā)現(xiàn)[J];中文信息學(xué)報(bào);2007年05期

本文編號：901526