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基于互聯網+大數據的輿情分析

包郵 基于互聯網+大數據的輿情分析

出版社:西安電子科技大學出版社出版時間:2020-07-01
開本: 26cm 頁數: 143頁
本類榜單:社會科學銷量榜
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基于互聯網+大數據的輿情分析 版權信息

基于互聯網+大數據的輿情分析 內容簡介

本書借助大數據技術、統計學方法、人工智能技術對社會熱點事件展開情感實證分析。以技術為主、分析為此、情感為輔。通過先進的技術分析情感的發展。以微博平臺作為切入口獲取情感挖掘的大數據來源, 通過構建一個較為全面的社會性事件情感分類詞典, 對社交網絡中微博用戶情感進行挖掘與可視化。

基于互聯網+大數據的輿情分析 目錄

第1章 緒論 1 1.1 研究背景及研究意義 1 1.1.1 研究背景 1 1.1.2 研究意義 3 1.2 文獻綜述 4 1.2.1 社交網絡分析 4 1.2.2 情感分析研究 5 1.2.3 情感傳播特征分析 7 1.3 研究思路及研究方法 9 第2章 互聯網+用戶情感挖掘的技術與方法 12 2.1 情感詞典構建方法 12 2.1.1 基于函數優化的通用情感詞典構建 12 2.1.2 基于Modularity優化的通用情感詞典構建 19 2.1.3 基于擴展信息瓶頸的領域情感詞典構建 22 2.1.4 基于情感詞典的產品屬性挖掘系統 27 2.2 網絡爬蟲技術 29 2.2.1 網絡爬蟲的分類及工作原理 30 2.2.2 網絡爬蟲系統的體系結構 34 2.2.3 網絡爬蟲系統模塊 35 2.2.4 網絡爬蟲系統設計與實現 36 2.3 文本挖掘技術 48 2.3.1 文本挖掘概念 48 2.3.2 中文文本挖掘流程 49 2.3.3 中文文本挖掘工具 50 2.3.4 中文文本挖掘方法 53 2.4 傾向性分析技術 57 2.4.1 樸素貝葉斯 58 2.4.2 支持向量機 60 2.4.3 *大熵分類器 61 2.4.4 基于多分類器的方法 63 2.4.5 基于相似度的方法 63 2.4.6 基于圖論的方法 64 2.4.7 條件隨機場 65 2.4.8 情感分類器的領域移植 65 第3章 互聯網+用戶情感的識別與計算 66 3.1 基于詞典的情感分類詞表構建 67 3.1.1 目標詞匯來源 67 3.1.2 基于HowNet的義項標注 68 3.1.3 目標詞分類方法 69 3.1.4 情緒分類詞表構建 69 3.1.5 評價分類詞表構建 74 3.2 基于待分析微博語料的情感詞擴展 84 3.2.1 分詞技術 84 3.2.2 停用詞過濾 85 3.2.3 詞性標注 86 3.2.4 文本表示方法 86 3.2.5 特征提取 87 3.3 基于統計的微博表情詞典的構建 88 3.3.1 表情符號與微博文本的關系 89 3.3.2 表情符號對文本情感傾向的影響 90 3.3.3 表情符號詞典構建的算法流程 91 3.3.4 構建微博表情符號集 92 3.3.5 表情符號情感判定及詞典的構建 92 3.4 單條微博文本情感計算 93 3.4.1 微博文本情感計算規則 93 3.4.2 微博文本情感計算效果實驗 95 3.4.3 微博文本級情感計算統計結果 96 第4章 基于社會熱點事件的用戶情感挖掘與傳播研究 97 4.1 基于社會熱點事件的用戶情感生成與傳播理論 97 4.1.1 UGC動因理論 98 4.1.2 信息交流和信息傳播理論 99 4.1.3 大眾傳播理論 99 4.2 微博語言的特點分析 100 4.2.1 句子簡短且單句較多 100 4.2.2 模式化句式或短語大面積流行 101 4.2.3 方言語法及外語語法的使用 101 4.2.4 標點符號的不規范使用 102 4.2.5 句子成分省略化 102 4.2.6 圖片、鏈接、@功能較多 103 4.2.7 特有的表情符號 103 4.3 基于社會熱點事件的數據收集與分析 104 4.3.1 原始數據采集 104 4.3.2 數據預處理 109 4.3.3 數據時序變化收集 114 第5章 基于社會熱點事件的用戶情感挖掘與傾向性分析 121 5.1 情感可視化 121 5.1.1 情感可視化的方法與步驟 121 5.1.2 情感可視化的結果與發現 122 5.2 情感極性強度和類型統計 125 5.2.1 情感極性強度統計 125 5.2.2 情感類型統計 127 5.3 情感時序變化分析 131 第6章 結論與展望 135 6.1 研究結論 135 6.2 研究展望 135 參考文獻 136
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