發(fā)布時間：2022-01-11 13:06

　　人工智能的快速發(fā)展,使“無人超市”的推廣得以實現(xiàn)。單純的電商或者實體服務(wù)已不能滿足消費者的購物體驗,“無人超市”融合線上下線形成新零售購物模式:一方面使消費者省略排隊結(jié)賬時間,享有更便捷的購物體驗,同時也減少了運營者的人工成本;另一方面,商家結(jié)合相關(guān)銷售數(shù)據(jù),制定個性化的銷售方案,為消費者提供更智能的服務(wù)體驗。本文利用爬蟲技術(shù)采集新浪微博中有關(guān)“無人超市”的文本數(shù)據(jù),通過網(wǎng)絡(luò)輿情分析監(jiān)管輿情發(fā)展。其中,通過情感分析有效把握主觀性文本的情感傾向性,在此基礎(chǔ)上結(jié)合聚類分析幫助企業(yè)進一步挖掘網(wǎng)民的觀點與態(tài)度,從而為“無人超市”的運營乃至新零售模式的運營提供決策支持。情感分析一般可以分為基于情感詞典與基于機器學(xué)習(xí)的兩種方式,這兩種方式各有利弊:基于情感詞典方法雖然操作簡單,但對于情感詞典要求高、無法識別未登錄詞;基于機器學(xué)習(xí)方法雖然解決了新興詞匯的問題,但存在孤立分析特征項、忽略上下文之間聯(lián)系的問題。為了解決以上問題,本文進行以下研究:（1）依據(jù)boosting算法思想,在基于詞典匹配算法與基于機器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上進行加權(quán)求和,提出新的綜合分類方法,使得其評價指標(biāo)準(zhǔn)確率（0.801）、召回率（... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)外文文獻年份數(shù)量關(guān)系圖

嘉學(xué)者對于我國網(wǎng)絡(luò)輿情文獻研究指明最早于２００３年發(fā)表“網(wǎng)絡(luò)輿情”相關(guān)文獻，??但是只進行了相關(guān)論述并未沒有明確提出“網(wǎng)絡(luò)輿情”一詞�！熬W(wǎng)絡(luò)輿情”于２００５??年才首次正式提出［３叱具體出版數(shù)如圖２所示。??年份數(shù)量關(guān)系??１４０?１２５?１２〇??１２０?／＼．１０９??８０??６〇??４０?廠??２〇?ｙ??１?２??０?——???２０）６?２００７?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１４?２０１５?２０１６?２０１７??圖２－２網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)中文文獻年份數(shù)量關(guān)系圖??根據(jù)圖２－１、圖２－２所示，可以了解有關(guān)網(wǎng)絡(luò)輿情研宄的文獻年份數(shù)量關(guān)系。??雖然我國對于網(wǎng)絡(luò)輿情研究的時間并不長，但其整體上呈現(xiàn)出發(fā)展迅速的趨勢。而??且自２００９年開始，其發(fā)文量進入了一個迅猛的增長期，表明在世界范圍內(nèi)的學(xué)者??對于“網(wǎng)絡(luò)輿情”的關(guān)注和重視。雖然近年來發(fā)展變緩，但基數(shù)能保持較大，說明??該領(lǐng)域研宄的關(guān)注點已基本穩(wěn)定，因此需對己有的分析研宄進行總結(jié)，從而以挖??掘新的研究熱點，為后續(xù)研宄做準(zhǔn)備。??２．２網(wǎng)絡(luò)輿情演變機制??網(wǎng)絡(luò)輿情的演變包括四個階段，分別是形成、擴散、爆發(fā)和終結(jié)階段，每一個??階段過程中都有一個起主導(dǎo)作用的機制。即在網(wǎng)絡(luò)輿情形成階段主要是啟動機制起??作用

形成階段?—？?擴散階段?＿＞?爆發(fā)階段?＿？?終結(jié)階段??圖２－３網(wǎng)絡(luò)輿情演變機制的內(nèi)容??因此，根據(jù)圖２－３中各個機制的聯(lián)系，可知輿情演變的復(fù)雜性，只有更好的分??析網(wǎng)絡(luò)輿情的演進規(guī)律，才能幫助我們監(jiān)控輿情。接下來本文將輿情演進過程劃分??為發(fā)生期、擴散期、平穩(wěn)期三個部分，其中擴散期又可以細(xì)分為擴散前期和擴散后??期，具體如圖２－＃２］。通過分析網(wǎng)絡(luò)輿情演進階段特征，我們可以更清晰的了解如??何監(jiān)控輿情動態(tài)發(fā)展。??Ｉ?：?ｎ?ｉ?ｉｎ?ｉ?ｉｖ??矢卩………一１??情?：?丨??人?丨丨Ｚ??ｊ???１?１?ｊ?？??〇?ｔｉ?＼?ｔ〇?！?ｔ２?ｔ??發(fā)生期?擴散期?平穩(wěn)期??圖２－４輿情發(fā)展的四個時段??（１）網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生期，是爭取輿情的主動權(quán)的最佳時期。在發(fā)生性質(zhì)惡劣的??１０??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]新零售時代實體商超運營模式研究[J]. 劉茹,王安妮,申旭慧,劉翠翠,念延輝.  中國商論. 2018(05)
[2]“新零售”背景下我國傳統(tǒng)零售企業(yè)轉(zhuǎn)型升級研究[J]. 楊堅爭,齊鵬程,王婷婷.  當(dāng)代經(jīng)濟管理. 2018(09)
[3]基于Python的Web信息獲取方法研究[J]. 魏冬梅,何忠秀,唐建梅.  軟件導(dǎo)刊. 2018(01)
[4]“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下開源軟件在科技情報研究中的應(yīng)用——信息采集、存儲和預(yù)處理[J]. 方延風(fēng).  科技和產(chǎn)業(yè). 2017(08)
[5]新零售先驅(qū):進擊的亞馬遜[J]. 劉柳.  互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟. 2017(07)
[6]新零售時代運營商實體營業(yè)廳智慧運營模式探索[J]. 黃瑛,王建坤.  通信企業(yè)管理. 2017(06)
[7]網(wǎng)絡(luò)輿情分析及治理的研究進展[J]. 高俊峰,宋紹成.  情報理論與實踐. 2017(06)
[8]大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)[J]. 謝克武.  電子制作. 2017(09)
[9]情感傾向性分析及應(yīng)用研究綜述[J]. 李建華,劉功申,林祥.  信息安全學(xué)報. 2017(02)
[10]“拿上就走”技術(shù)的原理分析和應(yīng)用前景展望[J]. 張寶玉.  計算機時代. 2017(04)

博士論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情動態(tài)演進影響機制研究[D]. 董靖巍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]面向公共危機預(yù)警的網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究[D]. 董堅峰.武漢大學(xué) 2013

碩士論文
[1]面向網(wǎng)上商城購物評論的情感傾向分析研究[D]. 吳瀟.南京郵電大學(xué) 2017
[2]基于文本傾向性的網(wǎng)絡(luò)輿情分析[D]. 鐘仕威.暨南大學(xué) 2017
[3]基于社交網(wǎng)絡(luò)的輿情關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 柳淑婷.吉林大學(xué) 2017
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞法分析研究[D]. 郁振庭.南京大學(xué) 2017
[5]基于微博平臺的中文情感分析技術(shù)的研究[D]. 葛達(dá)明.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于深度特征提取的文本情感極性分類研究[D]. 田竹.山東大學(xué) 2017
[7]微博評論信息的聚類分析[D]. 范佳健.安徽大學(xué) 2017
[8]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博短文本情感分析研究[D]. 張英.中原工學(xué)院 2017
[9]基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)輿情潛在主題發(fā)現(xiàn)研究[D]. 龔思蘭.南京理工大學(xué) 2017
[10]酒店評論的情感分析[D]. 劉丹.云南財經(jīng)大學(xué) 2017



本文編號：3582833