發(fā)布時間：2021-10-06 16:45

　　隨著Web2.0和移動互聯(lián)技術(shù)的迅猛發(fā)展,社會化媒體逐漸成為人們獲取與創(chuàng)造信息的主要載體。社會化媒體的廣泛使用創(chuàng)造了海量的用戶生成內(nèi)容,這些信息中隱含著豐富的用戶觀點和看法,這些觀點和看法是人們進(jìn)行綜合決策的重要依據(jù)。但由于其數(shù)量巨大,質(zhì)量參差不齊,使得用戶無法高效、準(zhǔn)確、全面地從中快速提取出人們最關(guān)注的內(nèi)容和最有代表性的觀點。這已成為社會化媒體發(fā)展中需要迫切解決的重要問題之一觀點挖掘是為了滿足人們對主觀性信息分析的需求而產(chǎn)生的一種新技術(shù),它綜合了文本理解和文本數(shù)據(jù)挖掘能力,利用自然語言處理、信息抽取和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),從大量主觀性文本中識別和獲取最具代表性的觀點,并對所有觀點進(jìn)行總結(jié)。所以,利用觀點挖掘方法對社會化媒體信息進(jìn)行分析成為人們解決上述問題的主要思路。但與一般Web文本相比,社會化媒體信息具有明顯的社會性和傳播性特點,這在一定程度上反應(yīng)了人們對信息的關(guān)注程度,在對社會化媒體信息進(jìn)行觀點挖掘時,必須考慮該因素的影響。因此,本文以傳統(tǒng)觀點挖掘模型為基礎(chǔ),在挖掘過程中考慮了對社會化媒體特征的處理需求,并從細(xì)粒度分析的視角,對社會化媒體信息觀點挖掘進(jìn)行研究。具體來說,本文重點考慮了以... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：160 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖0.1中國網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)普及率對比圖

形式的信總(圖像、語音等)也都【I丨以通過文本進(jìn)行標(biāo)注。肉此，木文要主要考慮文本型社會化媒體信息。于社會化媒體信息由網(wǎng)絡(luò)終端川戶直接產(chǎn)蟲，因此，其屮貪了火量主觀觀點(Subjective Attitude),比如，丨丨j廣的建議、需求、評價、疑f"媒體的廣泛使用創(chuàng)造了海量的廣生成內(nèi)容，挖掘這些倍息巾川廣觀冇筑要的經(jīng)濟(jì)價值和社會價似。因此，越來越多的和纟」〖織己經(jīng)>」上搜索信總來幫助其做出決走，全球著名的市場調(diào)研公1力Nilsen的研，如架把I?1K上網(wǎng)習(xí)慣歸納為一小時，K在社會化媒體上使川的吋問已經(jīng)超過了視頻類網(wǎng)站和門站的瀏覽吋成為網(wǎng)民獲取“新途社，如間0.2所示，冋吋其研究報化?稱，消費養(yǎng)在做出購買行為前，推恭的方:tl：外，42%的人會資閱W絡(luò)對產(chǎn),丨/|的丨平論，35%的人會到論息，社會化媒體網(wǎng)站、傅客等也都對奶費者的購買行為起勒一定的影.3所示。

圖0.3社會化媒體對用戶購買決策影響比例圖可見，社會化媒體信息對人們進(jìn)行決策制定提供了充足的信獲取信息和知識的主要來源之一。但是，由于用戶獲取到的豐須對其進(jìn)行人工檢查和信息判斷，才能做出綜合決策，如果沒和手段，就很容易造成“信息迷航”現(xiàn)象的產(chǎn)生。因此，在這些海量的檢索結(jié)果進(jìn)行信息的自動識別、情感分析以及用用戶觀點的凝練結(jié)果和綜合分析的技術(shù)和方法。觀點挖掘技術(shù)要手段。它基于文本挖掘(Text Mining)技術(shù)，又具有一定的nding)的能力，主要利用信息抽取、文本挖掘、自然語言處理評論文本中識別和獲取有用的觀點集合，并總結(jié)所有評論的，>1〈僅需要蹄選包含評價商品的特征詞，還要提取評論句中詞的語義傾向性。總起來說，觀點挖掘技術(shù)的出現(xiàn)滿足了用戶

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]社會化媒體中用戶生成內(nèi)容的動因與激勵設(shè)計研究[D]. 趙宇翔.南京大學(xué) 2011
[3]面向特定領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)輿情分析技術(shù)研究[D]. 張長利.吉林大學(xué) 2011
[4]WEB文本挖掘中關(guān)鍵問題的研究[D]. 何慧.北京郵電大學(xué) 2009

碩士論文
[1]中文意見挖掘的特征提取與極性分析研究[D]. 翟永勇.合肥工業(yè)大學(xué) 2011
[2]中文產(chǎn)品評論的意見挖掘研究[D]. 嚴(yán)孫榮.北京交通大學(xué) 2010
[3]SNS（社會化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）的發(fā)展現(xiàn)狀及前景研究[D]. 吳景.湖南大學(xué) 2010
[4]中文意見挖掘中的特征詞提取以及情感傾向分析[D]. 李存青.重慶大學(xué) 2010
[5]網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的動態(tài)客戶需求知識獲取方法研究[D]. 譚琨.北京郵電大學(xué) 2010



本文編號：3420384