面向公安微博的用户评论情感分析及反馈研究
发布时间：2021-09-19 20:17
为分析公安微博在热点舆情事件的处置和应对过程,通过网络爬虫获取公众反映激烈的"女子半夜遭殴打"事件中的公安微博评论,利用Word2vec与SVM方法相结合的方式,对评论文本数据进行情感极性分析,并对公众情绪在应对过程中的变化特征进行研究,发现使用公安微博及时传递信息、回应公众关切能有效控制负面情绪的爆发。故结合自动控制原理,构建公安微博舆情反馈模型,能促进微博警务工作的改进,为公安微博处理公众热点事件提供借鉴与参考。
【文章来源】：武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2020,42(05)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
Skip-gram模型结构
支持向量机(support vector machines,SVM)是一种有监督的机器学习方法[9-10],其致力于寻找一个最大间隔超平面,使得这个超平面到每边最近数据点的距离最大,这个分类器是最大间隔分类器,属于二分类器[11]。支持向量机的原理图如图2所示,其中实心圆代表正样本,空心圆代表负样本。平面H0和平面H都可区分两类样本,H表示最优超平面。平面H1上的点是与H距离最近的负类样本集合,平面H2上的点是与H距离最近的正类样本集合。最大间隔分类是H1和H2之间的垂直距离。支持向量机首先将样本数据映射到高维空间中,使得原本线性不可分的数据变得线性可分,然后在这个高维线性空间中寻找最优超平面[12]。SVM可以很好地处理高维数据集,且泛化能力较强,因此将SVM分类器用于微博情感分类问题中[13-14]。1.3 反馈
在自动控制系统中,“反馈”控制是一种最基本的控制形式[15]。反馈控制系统的原理图如图3所示,是将输出量c(t)直接或者通过测量元件反向引入输入端,称为负反馈uf(t),再与输入量r(t)进行求和得到偏差量e(t),将偏差量输入给控制器后,控制器产生的控制作用实现消除或者减小这种偏差[16-17]。2 情感分析模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Word2Vec和SVM的微博舆情情感演化分析[J]. 邓君,孙绍丹,王阮,宋先智,李贺. 情报理论与实践. 2020(08)
[2]基于微博网络爬虫的巴黎圣母院大火舆情分析[J]. 周义棋,田向亮,钟茂华. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2019(05)
[3]基于PCA-SVM算法的酒店评论文本情感分析研究[J]. 王大伟,周志玮,曹红根. 现代计算机. 2019(21)
[4]基于Word2vec和SVM的微博情感挖掘与仿真分析[J]. 缪广寒. 电子科技. 2018(05)
[5]基于关联规则的政务微博公众评论观点挖掘[J]. 汪祖柱,阮振秋. 情报科学. 2017(08)
[6]考虑公众辟谣及反馈机制的谣言传播及干预研究[J]. 宋清华,陈建宏. 中国安全科学学报. 2017(02)
[7]公安政务微博集群化研究——以新浪政务微博集群为例[J]. 刘桂玲. 中国人民公安大学学报(社会科学版). 2015(02)
[8]政务微博与社会管理良性互动策略研究——以贵州省为例[J]. 欧阳红. 人民论坛. 2014(19)
[9]公众反馈信息评价模型研究及实现[J]. 刘刚,詹建. 软件. 2012(07)
[10]图书馆信息服务管理应用“反馈理论”研究[J]. 姜冬云. 图书馆学研究. 2010(19)
硕士论文
[1]突发事件处置中警务“双微”传播问题研究[D]. 张宸鸣.中国人民公安大学 2018
[2]基于词向量和SVM的中文微博情感分类研究[D]. 姜伶伶.重庆大学 2018
[3]公安政务微博公众参与行为影响因素研究[D]. 卢桦.电子科技大学 2018
[4]我国公安微博矩阵式发展研究[D]. 马騻.天津大学 2017
本文编号：3402267
【文章来源】：武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2020,42(05)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
Skip-gram模型结构
支持向量机(support vector machines,SVM)是一种有监督的机器学习方法[9-10],其致力于寻找一个最大间隔超平面,使得这个超平面到每边最近数据点的距离最大,这个分类器是最大间隔分类器,属于二分类器[11]。支持向量机的原理图如图2所示,其中实心圆代表正样本,空心圆代表负样本。平面H0和平面H都可区分两类样本,H表示最优超平面。平面H1上的点是与H距离最近的负类样本集合,平面H2上的点是与H距离最近的正类样本集合。最大间隔分类是H1和H2之间的垂直距离。支持向量机首先将样本数据映射到高维空间中,使得原本线性不可分的数据变得线性可分,然后在这个高维线性空间中寻找最优超平面[12]。SVM可以很好地处理高维数据集,且泛化能力较强,因此将SVM分类器用于微博情感分类问题中[13-14]。1.3 反馈
在自动控制系统中,“反馈”控制是一种最基本的控制形式[15]。反馈控制系统的原理图如图3所示,是将输出量c(t)直接或者通过测量元件反向引入输入端,称为负反馈uf(t),再与输入量r(t)进行求和得到偏差量e(t),将偏差量输入给控制器后,控制器产生的控制作用实现消除或者减小这种偏差[16-17]。2 情感分析模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Word2Vec和SVM的微博舆情情感演化分析[J]. 邓君,孙绍丹,王阮,宋先智,李贺. 情报理论与实践. 2020(08)
[2]基于微博网络爬虫的巴黎圣母院大火舆情分析[J]. 周义棋,田向亮,钟茂华. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2019(05)
[3]基于PCA-SVM算法的酒店评论文本情感分析研究[J]. 王大伟,周志玮,曹红根. 现代计算机. 2019(21)
[4]基于Word2vec和SVM的微博情感挖掘与仿真分析[J]. 缪广寒. 电子科技. 2018(05)
[5]基于关联规则的政务微博公众评论观点挖掘[J]. 汪祖柱,阮振秋. 情报科学. 2017(08)
[6]考虑公众辟谣及反馈机制的谣言传播及干预研究[J]. 宋清华,陈建宏. 中国安全科学学报. 2017(02)
[7]公安政务微博集群化研究——以新浪政务微博集群为例[J]. 刘桂玲. 中国人民公安大学学报(社会科学版). 2015(02)
[8]政务微博与社会管理良性互动策略研究——以贵州省为例[J]. 欧阳红. 人民论坛. 2014(19)
[9]公众反馈信息评价模型研究及实现[J]. 刘刚,詹建. 软件. 2012(07)
[10]图书馆信息服务管理应用“反馈理论”研究[J]. 姜冬云. 图书馆学研究. 2010(19)
硕士论文
[1]突发事件处置中警务“双微”传播问题研究[D]. 张宸鸣.中国人民公安大学 2018
[2]基于词向量和SVM的中文微博情感分类研究[D]. 姜伶伶.重庆大学 2018
[3]公安政务微博公众参与行为影响因素研究[D]. 卢桦.电子科技大学 2018
[4]我国公安微博矩阵式发展研究[D]. 马騻.天津大学 2017
本文编号：3402267
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/gongan/3402267.html
