微博特定事件关注群体的观点挖掘与衍化分析

发布时间：2021-02-09 16:26

　　随着互联网社交媒体的出现并快速发展,微博这种以用户交互为核心的社交媒体,为社会舆论的堆积和传播提供了便捷空间。因此,许多政府机关、媒体、名人纷纷开通微博与网民展开互动,政府机关利用微博征求民众意见;名人开通微博发表正能量信息以获得更多支持;新闻媒体发表新闻消息以扩大知名度。但是,也有很多虚假消息和负面消息在互联网中传播,误导用户的观点,对社会稳定、民族团结以及国家安全造成消极影响。因此,识别特定事件下的关注群体,并对关注群体的观点进行挖掘和衍化分析不仅具有重要的科研意义,而且对于监控网络舆论、倾听民众诉求、保持社会稳定和维护国家安全具有重要的现实意义。本文以新浪微博为研究对象,对特定事件关注群体的识别、关注群体观点的挖掘和观点衍化的关键要素分析进行了研究,研究工作覆盖了分布式数据计算平台构建、特定事件关注群体识别、观点挖掘、情感分析和观点衍化分析,形成了一套微博特定事件关注群体观点挖掘与衍化分析的方法和理论。主要的研究工作和成果如下:（1）微博数据的获取和数据计算平台构建方法的研究提出了一种微博数据采集方法和数据预处理策略。通过微博API和基于Python的网络爬虫采集特定事件微博数据... 

【文章来源】：北京信息科技大学北京市

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

1课题技术路线图

微博API数据采集流程图

基于Python的网络爬虫流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]融合评分矩阵与评论文本的商品推荐模型[J]. 李琳,刘锦行,孟祥福,苏畅,李鑫,钟珞.  计算机学报. 2018(07)
[2]中文微博情感分析研究与实现[J]. 李勇敢,周学广,孙艳,张焕国.  软件学报. 2017 (12)
[3]网络评论方面级观点挖掘方法研究综述[J]. 韩忠明,李梦琪,刘雯,张梦玫,段大高,于重重.  软件学报. 2018(02)
[4]一种基于节点特征向量的复杂网络社团发现算法[J]. 陆亿红,张振宁,杨雄.  计算机科学. 2017(S1)
[5]虚假评论检测研究综述[J]. 李璐旸,秦兵,刘挺.  计算机学报. 2018(04)
[6]基于分类的微博新情感词抽取方法和特征分析[J]. 刘德喜,聂建云,万常选,刘喜平,廖述梅,廖国琼,钟敏娟,江腾蛟.  计算机学报. 2018(07)
[7]基于评论主题分析的评分预测方法研究[J]. 马春平,陈文亮.  中文信息学报. 2017(02)
[8]基于进化聚类的动态网络社团发现[J]. 牛新征,司伟钰,佘堃.  软件学报. 2017(07)
[9]基于关系HK模型的群体观点演化建模与仿真[J]. 张亚楠,何建佳.  计算机工程与应用. 2016(22)
[10]情感词典自动构建方法综述[J]. 王科,夏睿.  自动化学报. 2016(04)

硕士论文
[1]微博特定群体发现模型研究[D]. 李蕾.北京理工大学 2015
[2]微博用户群体结构挖掘算法分析研究[D]. 王越.北京交通大学 2013



本文编号：3025910