微博舆情可视化系统的研究与实现

发布时间：2017-05-14 18:06

  本文关键词：微博舆情可视化系统的研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网技术的迅猛发展,“宽带中国”等战略的持续深入实施,网络媒体已成为信息传播的主要渠道,其对社会舆论导向的影响力也日益显著。微博带来便捷的同时,也正在成为虚假信息滋生和泛滥的温床,因此,对微博舆情进行分析、监控就有着重要的现实意义。随着微博用户的爆炸式增长,其信息数量呈指数级递增,传统形式对微博舆情分析结果的展现已逐渐不能满足实际需要。本文从舆情分析结果展现的视点,分析了当前微博舆情可视化领域的相关研究工作,在研究微博舆情的图形化展示方式的基础上,提出了一种对当前微博舆情概况的可视化表现形式,基于提出的可视化表现形式,完成了微博舆情可视化原型系统的设计与实现。本文的主要工作内容如下:(1)对当前微博舆情可视化领域的分析与研究,提出并基于D3.js可视化库实现了一种微博舆情概况的图形表现形式,对当前微博舆情热点话题、热点话题的关注度、热点话题的用户情感倾向、热点话题之间的潜在可能关联四项数据进行直观展示。(2)在微博文本预处理过程中,通过调用NLPIR中文分词系统的API实现了对微博文本进行中文分词、词性标注等工作,并根据词性、长度、内容对分词结果进行过滤,得到了微博文本的VSM(向量空间模型)表示。(3)在微博舆情分析的话题发现过程中,基于知网(How Net)的体系结构,对于微博文本的语义相似度进行计算,度量微博文本间的语义距离,进而以此进行Single-Pass聚类分析,获得了微博舆情热点话题;基于知网(HowNet)发布的情感分析用词语集beta版,构建情感词典,通过情感词典对微博热点话题进行了情感值计算。(4)研究了舆情分析过程中的关键内容,对微博舆情可视化系统进行了详细的分析与设计。基于提出的微博舆情概况可视化形式对微博舆情可视化原型系统进行了实现,该原型通过对输入的微博文本数据集进行微博舆情分析,可视化展现了该数据集包含的微博舆情概况图像。
【关键词】：微博舆情分析 可视化技术 语义相似度
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 论文研究背景及意义11-13
• 1.1.1 微博的发展现状11
• 1.1.2 微博的特点11-12
• 1.1.3 微博舆情分析的意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 微博特征提取技术13-14
• 1.2.2 微博聚类技术14
• 1.2.3 微博情感分析技术14-15
• 1.2.4 微博舆情可视化技术15
• 1.3 本文主要研究内容与组织结构15-17
• 第二章 相关理论与技术17-25
• 2.1 微博文本预处理技术17-19
• 2.1.1 中文文本分词17-18
• 2.1.2 文本去停用词18
• 2.1.3 文本表示模型18-19
• 2.2 微博文本聚类算法19-21
• 2.2.1 Single-Pass聚类算法20
• 2.2.2 基于划分的聚类算法20
• 2.2.3 基于层次的聚类算法20-21
• 2.2.4 基于密度的聚类算法21
• 2.3 微博情感分析技术21-22
• 2.3.1 基于语义词典的情感分析技术21-22
• 2.3.2 基于机器学习的情感分析技术22
• 2.4 可视化技术22-23
• 2.5 知网(HowNet)23-24
• 2.5.1 知网（HowNet）的结构23
• 2.5.2 知网（HowNet）的知识描述语言23-24
• 2.6 本章小结24-25
• 第三章 微博舆情可视化系统的研究与分析25-29
• 3.1 领域分析25
• 3.2 系统分析25-27
• 3.2.1 工作流程角度26-27
• 3.2.2 数据需求角度27
• 3.3 应用架构27-28
• 3.4 本章小结28-29
• 第四章 微博舆情分析关键技术研究29-39
• 4.1 微博文本预处理29-31
• 4.1.1 微博文本分词29-30
• 4.1.2 去停用词30-31
• 4.1.3 文本表示31
• 4.2 微博热点话题获取31-34
• 4.2.1 词汇相似度计算31-33
• 4.2.2 微博文本相似度计算33
• 4.2.3 微博热点话题获取33-34
• 4.3 微博热点话题情感值计算34-36
• 4.3.1 情感词汇的情感值计算35
• 4.3.2 微博文本的情感值计算35-36
• 4.3.3 微博热点话题的情感值计算36
• 4.4 微博热点话题相关性分析36-37
• 4.4.1 用户发布群体的相关性36-37
• 4.4.2 发生时间的相关性37
• 4.4.3 关联地点的相关性37
• 4.5 本章小结37-39
• 第五章 基于D3.js的微博舆情可视化研究39-45
• 5.1 D3.js简介39
• 5.2 力导向图39-40
• 5.3 数据准备40
• 5.4 可视化实现40-44
• 5.4.1 数据写入40-41
• 5.4.2 布局41-42
• 5.4.3 绘图42-43
• 5.4.4 结果43-44
• 5.5 本章小结44-45
• 第六章 微博舆情可视化系统的设计与实现45-60
• 6.1 整体架构设计45-46
• 6.2 开发环境46-47
• 6.3 关键功能实现47-56
• 6.3.1 微博文本预处理模块47-49
• 6.3.2 微博舆情热点获取模块49-51
• 6.3.3 微博情感分析模块51-53
• 6.3.4 微博关联分析模块53-54
• 6.3.5 舆情可视化模块54-56
• 6.4 原型系统实现56-59
• 6.5 本章小结59-60
• 第七章 总结与展望60-62
• 7.1 工作总结60
• 7.2 工作展望60-62
• 参考文献62-65
• 致谢65-66
• 发表的学术论文及科研成果66

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