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。本研究以微博平台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。通過對公眾情感類型的多維度解析，從情感傳播環境、情感傳播方式、社會網絡結構和用戶行為模式四個方面探索社交網絡中的輿情傳播特征，由此提出合理引導網絡輿情的相關對策建議。
目錄:
章緒論
1.1研究背景及研究意義
1.1.1研究背景
1.1.2研究意義
1.2文獻綜述
1.2.1社交網絡分析
1.2.2情感分析研究
1.2.3情感傳播特征分析
1.3研究思路及研究方法
第2章互聯網+用戶情感挖掘的技術與方法
2.1情感詞典構建方法
2.1.1基於函數優化的通用情感詞典構建
2.1.2基於ModuIarity優化的通用情感詞典構建
2.1.3基於擴展信息瓶頸的領域情感詞典構建
2.1.4基於情感詞典的產品屬性挖掘系統
2.2網絡爬蟲技術
2.2.1網絡爬蟲的分類及工作原理
2.2.2網絡爬蟲系統的體系結構
2.2.3網絡爬蟲系統模塊
2.2.4網絡爬蟲系統設計與實現
2.3文本挖掘技術
2.3.1文本挖掘概念
2.3.2中文文本挖掘流程
2.3.3中文文本挖掘工具
2.3.4中文文本挖掘方法
2.4傾向性分析技術
2.4.1朴素貝葉斯
2.4.2支持向量機
2.4.3優選熵分類器
2.4.4基於多分類器的方法
2.4.5基於相似度的方法
2.4.6基於圖論的方法
2.4.7條件隨機場
2.4.8情感分類器的領域移植
第3章互聯網+用戶情感的識別與計算
3.1基於詞典的情感分類詞表構建
3.1.1目標詞匯來源
3.1.2基於HowNet的義項標注
3.1.3目標詞分類方法
3.1.4情緒分類詞表構建
3.1.5評價分類詞表構建
3.2基於待分析微博語料的情感詞擴展
3.2.1分詞技術
3.2.2停用詞過濾
3.2.3詞性標注
3.2.4文本表示方法
3.2.5特征提取
3.3基於統計的微博表情詞典的構建
3.3.1表情符號與微博文本的關系
3.3.2表情符號對文本情感傾向的影響
內容摘要
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。本研究以微博平台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。通過對公眾情感類型的多維度解析，從情感傳播環境、情感傳播方式、社會網絡結構和用戶行為模式四個方面探索社交網絡中的輿情傳播特征，由此提出合理引導網絡輿情的相關對策建議。（網絡資料匯編）