隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,我國(guó)正處于加強(qiáng)和創(chuàng)新社會(huì)管理、健全網(wǎng)上輿論引導(dǎo)機(jī)制的重要時(shí)期。同時(shí)隨著信息網(wǎng)絡(luò)的日益社會(huì)化,以微博為代表的新興媒體已成為網(wǎng)絡(luò)輿情事件的主要爆發(fā)源與傳播途徑。特別是近年來(lái),在事件的發(fā)生、發(fā)展過(guò)程中,微博以社會(huì)化人際關(guān)系為基礎(chǔ)進(jìn)行傳播,已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)輿情事件的重要推動(dòng)力量。探索如何利用互聯(lián)網(wǎng)收集社情民意、更好地服務(wù)民生,是情報(bào)管理與技術(shù)研究的熱點(diǎn)。但當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)微博輿情事件感知系統(tǒng)的建立方法和技術(shù)還不夠成熟,其難點(diǎn)在于網(wǎng)絡(luò)輿情事件的不確定性、復(fù)雜性、主題廣泛性,以及微博自身的短文本、半結(jié)構(gòu)化、社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜結(jié)構(gòu)等特點(diǎn)。這使得傳統(tǒng)基于熱點(diǎn)詞的網(wǎng)絡(luò)輿情事件檢測(cè)方法已不適用,構(gòu)建適用于微博特征的網(wǎng)絡(luò)輿情事件感知方法成為亟待解決的問(wèn)題。本文提出一種微博輿情事件的主動(dòng)感知方法,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)主題爬蟲廣泛地獲取微博各個(gè)維度的信息,然后對(duì)其進(jìn)行多維度的輿情分析處理,最后通過(guò)對(duì)微博的文本特征和社會(huì)化關(guān)系特征進(jìn)行主題無(wú)監(jiān)督聚類,計(jì)算復(fù)合維信息特征的微博輿情事件的熱度,從而實(shí)現(xiàn)微博網(wǎng)絡(luò)輿情事件的主動(dòng)感知。本文主要的創(chuàng)新點(diǎn):(1)建立了基于LDA的微博網(wǎng)絡(luò)事件內(nèi)容與社會(huì)化關(guān)系主題特征挖掘模型。在網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)警與處置工作中,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)事件的主題特征界定比較困難,其中不僅僅包括微博的內(nèi)容特征,還需要處理微博的社會(huì)化關(guān)系特征,只有充分挖掘微博網(wǎng)絡(luò)輿情事件的內(nèi)容與關(guān)系主題特征,才能夠最大程度上識(shí)別潛在的微博網(wǎng)絡(luò)輿情事件。(2)提出了微博輿情事件動(dòng)態(tài)感知的增量SVM模式識(shí)別算法。微博網(wǎng)絡(luò)輿情事件具有很強(qiáng)的時(shí)間維度關(guān)聯(lián)性,在不同的時(shí)期會(huì)產(chǎn)生完全不同的結(jié)果。本文根據(jù)微博網(wǎng)絡(luò)輿情事件在一定時(shí)間內(nèi)不斷動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn),采用增量SVM算法對(duì)相關(guān)事件的新微博進(jìn)行增量的模式識(shí)別分類,計(jì)算隨著時(shí)間軸(Time-line)不斷變化的輿情熱點(diǎn)值。微博輿情事件感知的原型系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法對(duì)微博網(wǎng)絡(luò)輿情事件的感知以及輿情熱點(diǎn)的動(dòng)態(tài)追蹤具有良好的效果。
【學(xué)位單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：G206
【部分圖文】：

輿情事件抽取實(shí)例這樣，話題基于語(yǔ)義維度的熱度值可表示為：

38圖 5.3 微博數(shù)據(jù)爬取界面5.2.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)方法本實(shí)驗(yàn)所測(cè)試的微博語(yǔ)料，一部分用于參數(shù)調(diào)優(yōu)，另一部分用于輿情熱點(diǎn)事件的感知。所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)及測(cè)試數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)了人工的標(biāo)注。輿情話題事件的召回率正確分類的微博文本數(shù)人工分類中的微博文本數(shù)輿情話題事件的準(zhǔn)確率正確分類的微博文本數(shù)實(shí)際分類的微博文本數(shù)輿情話題事件的感知度：本研究算法得到的輿情綜合值最高的前 5 個(gè)熱點(diǎn)話題與新浪微博給出的熱點(diǎn)話題是否具有一致性。

39圖 5.4 原型系統(tǒng)界面.3.1 LDA 算法的參數(shù)選擇為選擇適合微博短文本數(shù)據(jù)的參數(shù)α和β，本研究以準(zhǔn)確率為標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)反實(shí)驗(yàn)求平均準(zhǔn)確率的方法，從 8 組較好的參數(shù)中選取局部最優(yōu)參數(shù)。以 10 類例進(jìn)行初步試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)詳細(xì)結(jié)果如表 5.1 和圖 5.5 所示：表 5.1 不同參數(shù)α和β下微博事件準(zhǔn)確率測(cè)試實(shí)驗(yàn) α β 準(zhǔn)確率 平均準(zhǔn)確率實(shí)驗(yàn) 015.0(50/K) 0.010.4034實(shí)驗(yàn) 02 0.36690.3901實(shí)驗(yàn) 03 0.3999實(shí)驗(yàn) 042.0 0.50.5385實(shí)驗(yàn) 05 0.53160.5482實(shí)驗(yàn) 06 0.5745實(shí)驗(yàn) 07 1.0 0.3 0.5851 0.5607

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4 陳t熀

本文編號(hào)：2816027