考虑政策因素的贸易战舆情分析模型

发布时间：2021-08-18 12:16

　　随着互联网的普及与飞速发展,网络舆情已经逐渐成为对社会舆论具有极其重要影响的力量,并且在很大程度上引导着网民对于某些舆论事件的认知。由于网络舆情信息传播速度快与信息量大的特性,如何快速发现并分析网络舆情信息,已经成为当下研究的热点。贸易战作为焦点问题之一引起了广大民众的热切关心,在网络上迅速形成为一股庞大的网络舆情。而基于考虑政策因素的贸易战,更是民众关心的方向。相比于其他的网络舆情信息,考虑政策因素的贸易战体现的更多的是政府之间政策的较量,与群众的利益息息相关,是国家综合实力的体现。本文利用LDA主题模型来发现并分析基于考虑政策因素的贸易战舆情信息。分析了发生在贸易战中的一些主要事件的变化趋势以及政策因素的影响结果,包括“关税事件”、“中兴事件”、“和解事件”等。在此基础上,对提取的特征词及其权重进行了隐含主题分析,具体的工作如下:（1）基于考虑政策因素的贸易战舆情信息的文本数据的采集:本文采用基于主题的网络爬虫技术,设置贸易战、黄金、股市、进出口、经济等主题集来爬取微博上的相关文本数据。（2）文本预处理:LDA主题模型只能处理结构化的文本数据,所以,对爬取的自然语言进行了相关处理。... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：41 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

传统网络爬虫抓取流程图

与主题无关的网页。可以很清楚的看出，利用基于主题的爬虫技术获取的是更准确、我们所需要的网面信息，节约资源并且极大的提高了效率。目前基于主的网络爬虫主要有两个方向：一个是基于内容方面分析的策略；另一个是基于子 URL 分析的策略。我所采用的是基于内容分析的策略，首先是需要解析 Web面的内容，然后保存与主题相关的网页，直接过滤掉与主题无关的页面。目前网上开源的基于主题的网络爬虫有许多，学者们可以根据自己的实际需求进行应的改进。基于主题的网络爬虫爬取流程如图 2.3 所示：

图 2.4 贸易战、黄金为主题的爬虫结果截图在爬取过程中，爬取的内容包括了图中所体现的几项内容，包括发布人、发人 id、发布人性质，以及具体内容，在舆情信息分析的过程中，我们主要采具体内容进行分析，获取的文本数量为 20596 条。以贸易战、股市为主题的网络爬虫数据结果如图 2.5 所示：图 2.5 贸易战、股市为主题的爬虫结果截图以贸易战、进出口为主题的网络爬虫数据结果如图 2.6 所示：

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于LDA主题模型的专利文本分析应用研究[J]. 艾楚涵,熊新,吴建德.  科技和产业. 2019(03)
[3]贸易战背景下的中美劳动力市场分析[J]. 李思思.  中国市场. 2019(07)
[4]在线社交网络中的新兴话题检测技术综述[J]. 笱程成,杜攀,刘悦,程学旗.  中文信息学报. 2016(05)
[5]大规模网络广义社区发现随机变分推理算法[J]. 柴变芳,赵晓鹏.  济南大学学报(自然科学版). 2016(05)
[6]大数据背景下微博舆情信息交互模型研究[J]. 兰月新,董希琳,苏国强,瞿志凯.  现代图书情报技术. 2015(05)
[7]基于LDA的文本聚类在网络舆情分析中的应用研究[J]. 王少鹏,彭岩,王洁.  山东大学学报(理学版). 2014(09)
[8]LDA-CF:一种混合协同过滤方法[J]. 廉涛,马军,王帅强,崔超然.  中文信息学报. 2014(02)
[9]基于TF统计和语法分析的关键词提取算法[J]. 战学刚,吴强.  计算机应用与软件. 2014(01)
[10]话题型微博语言特点及其情感分析策略研究[J]. 侯敏,滕永林,李雪燕,陈毓麒,郑双美,侯明午,周红照.  语言文字应用. 2013(02)

博士论文
[1]基于主题模型的用户建模研究[D]. 李文峰.北京邮电大学 2013
[2]基于主题模型的高空间分辨率遥感影像分类研究[D]. 徐盛.上海交通大学 2012

硕士论文
[1]基于文本挖掘的网络舆情情感倾向及演化分析[D]. 李黎.湘潭大学 2017
[2]基于主题模型的网络舆情监控研究[D]. 钟荣飞.南华大学 2015
[3]互联网舆情监控系统的设计与实现[D]. 唐勇.北京邮电大学 2013
[4]互联网舆情监控分析系统的研究与实现[D]. 刘德鹏.电子科技大学 2011
[5]基于网络语义挖掘的舆情监测预警研究[D]. 刘恒文.武汉理工大学 2010
[6]概率主题模型在文本分类中的应用研究[D]. 林洋港.中国科学技术大学 2009



本文编号：3349868