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面向中文微博的輿情分析技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2016-11-27 11:15

  本文關(guān)鍵詞:非常規(guī)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系建立初探——概念界定與基本維度,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《湖南工業(yè)大學(xué)》 2014年

面向中文微博的輿情分析技術(shù)研究

魯琳  

【摘要】:隨著電子產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新,互聯(lián)網(wǎng)越來(lái)越深入人們的日常生活,微博也憑借強(qiáng)大的實(shí)時(shí)通訊能力、多樣的信息交流方式、龐大的用戶使用群體,以及支持多種終端設(shè)備等特性,,成為目前最流行的網(wǎng)絡(luò)社交媒體之一,微博輿情在網(wǎng)絡(luò)輿情中發(fā)揮著重要作用。微博上的信息具有多樣性、重復(fù)性、碎片化等特點(diǎn),用戶很難從浩如煙海的信息中把握輿情脈象、分析輿情趨勢(shì)。本文在分析微博平臺(tái)功能及用戶結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,對(duì)中文微博的輿情分析技術(shù)進(jìn)行研究。主要研究工作如下: ⑴針對(duì)現(xiàn)有爬蟲(chóng)工具和方法的不足,設(shè)計(jì)了一種基于用戶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的微博爬蟲(chóng)工具。從用戶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出發(fā),模擬用戶登錄微博平臺(tái),訪問(wèn)用戶的粉絲列表,將其加入擴(kuò)展用戶隊(duì)列,通過(guò)擴(kuò)展用戶隊(duì)列爬取用戶的微博及評(píng)論信息。研究微博噪聲信息的存在規(guī)律,過(guò)濾無(wú)價(jià)值信息,并對(duì)初始微博數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。 ⑵提出了一種基于話題名稱(chēng)的熱點(diǎn)話題檢測(cè)與跟蹤方法。將微博分為已知話題和未知話題兩類(lèi),采取分而治之的方法區(qū)別處理,完成新話題的檢測(cè)與話題跟蹤工作;設(shè)計(jì)了一種線性加權(quán)算法計(jì)算新微博與已有話題的相似度,通過(guò)實(shí)驗(yàn)選取閾值,證明了方法的可行性和有效性;總結(jié)了決定話題熱度的4個(gè)特征,提出了一種話題熱度計(jì)算方法,將話題按熱度值排序,最終找出時(shí)下熱點(diǎn)話題。 ⑶提出了一種基于CRF組塊模型的話題名稱(chēng)抽取算法。構(gòu)建CRF組塊模型將微博文本按成分細(xì)分為塊,通過(guò)實(shí)驗(yàn)修改模型參數(shù)以使標(biāo)注結(jié)果最優(yōu),在組塊識(shí)別基礎(chǔ)上抽取未知話題的話題名稱(chēng)。利用構(gòu)建的情感詞、否定詞和程度副詞詞典對(duì)情感短語(yǔ)組塊進(jìn)行情感傾向性分析,最終判斷話題的情感傾向性。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.092
【目錄】:

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【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):195412

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