本文關(guān)鍵詞：面向微博話題的情感計算和輿情分析

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【摘要】：如今,人們更習慣通過社交網(wǎng)絡(luò)來了解時事,發(fā)表觀點。隨著微博的逐漸普及,越來越多的用戶開始關(guān)注并使用微博,微博成為目前最流行的網(wǎng)絡(luò)平臺。微博話題為人們討論熱門事件提供了極好的平臺。微博話題可以為目前的情感分析和輿情分析等研究提供大量有效的數(shù)據(jù),因此針對微博話題的研究也是目前的研究熱點。本文主要利用微博話題數(shù)據(jù)實現(xiàn)對民眾的情感計算和輿情分析。傳統(tǒng)的情感計算方法是借助情感詞典、規(guī)則和利用機器學習完成。本文則將情感詞典和機器學習相結(jié)合完成對微博話題情感的分析。針對傳統(tǒng)微博情感分析僅僅考慮微博文本內(nèi)容的不足,本文將表情符號考慮在內(nèi),對微博話題的情感計算從微博文本情感分析和微博表情符號情感分析兩個方面進行。首先選擇中文情感詞匯本體庫作為文本情感詞庫,利用樸素貝葉斯算法完成微博文本部分的情感計算。然后基于FP增長算法和檢索距離建立表情符號聚類算法,由此建立表情符號庫作為表情符號情感庫,同樣利用樸素貝葉斯算法計算微博中表情符號部分的情感,最終將兩者融合獲得微博話題情感。實驗結(jié)果表明本文將表情符號考慮在內(nèi)的微博話題情感傾向計算方法對微博情感傾向分析更加準確。本文微博話題輿情演化分析思想是將計算出的微博情感傾向與微博話題的擴散度結(jié)合得到微博話題的輿情值,再進一步完成微博話題輿情的演化分析。微博話題的擴散度是根據(jù)微博話題的轉(zhuǎn)發(fā)量、點贊量和評論量計算的,其中微博的轉(zhuǎn)發(fā)量是通過基于邏輯回歸模型的微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測得到的,將通過轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測模型計算出的結(jié)果高于50%的用戶數(shù)作為微博話題的轉(zhuǎn)發(fā)量。微博話題輿情演化分析是將時間考慮在內(nèi),對微博話題進行時間片劃分,并通過改進傳統(tǒng)主題模型LDA模型建立微博主題模型MTLDA,根據(jù)MTLDA計算每個時間片主題。最后基于KL距離計算相鄰時間片主題關(guān)系,并分析出隨著時間推移微博話題輿情的演化情況。通過對多個話題進行實驗,結(jié)果表明本文對于微博話題輿情分析的方法更加準確,更具有時效性。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

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