基于语义分析的网络舆情研究

发布时间：2023-03-03 18:50

　　近年来中国互联网用户数量逐年增加,互联网用户通过网络平台宣泄情绪、表达诉求,使得政府、商业参与的热情和频率越来越高。然而社会转型时期出现的各种社会矛盾往往首先集中在网络平台上,形成强大的舆论压力。而Web2.0的快速发展,使互联网成为文化思想和各种言论观点的主要传播渠道。同时,每天不断大规模增长的舆情数据也为相关部门对网络舆情的管理和态势研判带来了很大困难。因此,本文在国内外学者研究成果的基础上,结合机器学习、信息处理、新闻传播学、自然语言处理、数据挖掘等多学科理论和技术,从网络舆情分析的方法理论、技术和应用以及演化等方面进行了多角度的研究。本文的主要研究内容和创新点包括以下几个部分:第一部分(对应第二章)构建并阐释了网络舆情分析方法理论体系,即以基础方法为参考、常用分析方法为支撑、现代智能信息处理方法为导向的网络舆情分析方法体系。重点对文本内容挖掘法、智能分析法、网络测量分析法等方法进行了分析,并以网络舆情传播中的热点事件“长生疫苗”事件为例,利用内容分析法对该事件相关报导进行实验分析研究。在智能分析方面,本部分详细分析文本内容挖掘和主题结构挖掘的相关概念和算法思想以及其在网络舆情中...

【文章页数】：125 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
论文创新点
中文摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 课题研究的背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 网络舆情的研究现状
        1.2.2 基于语义分析的网络舆情研究现状
        1.2.3 网络舆情演化研究现状
    1.3 研究思路、研究路线及方法
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 技术路线
        1.3.3 研究方法
    1.4 研究框架和主要内容
第二章 网络舆情分析方法
    2.1 网络舆情分析方法体系的构建
    2.2 网络计量法
    2.3 内容分析法
    2.4 网络舆情智能分析法
        2.4.1 网络舆情文本内容挖掘
        2.4.2 网络舆情主题结构挖掘
        2.4.3 基于主题挖掘的话题发现
    2.5 本章小结
第三章 基于语义分析的智能分析
    3.1 语义分析基本理论
    3.2 基于外部语义知识的语义分析
        3.2.1 词语相似度计算
        3.2.2 句子相似度计算
        3.2.3 段落相似度计算
    3.3 潜在语义分析
        3.3.1 潜在语义分析的原理
        3.3.2 奇异值分解
        3.3.3 潜在语义分析的应用
        3.3.4 潜在语义分析的局限性
        3.3.5 潜在语义分析的改进
        3.3.6 实验及结果分析
    3.4 本章小结
第四章 网络舆情的情感倾向性分析
    4.1 情感倾向的特征分析
    4.2 情感倾向分析的应用
    4.3 不同粒度的情感倾向性分析
    4.4 CRFs模型构建及改进
    4.5 语料词典资源及相关评测
    4.6 本章小结
第五章 网络舆情演化分析
    5.1 网络舆情的相关理论
        5.1.1 网络舆情事件的内涵与特征--以公共卫生事件为例
        5.1.2 网络舆情的发生频度与趋势--以公共卫生事件为例
        5.1.3 突发公共卫生事件网络舆情演化特点
    5.2 网络舆情中的群体行为分析
        5.2.1 网络舆情中的网民构成及情绪分析
        5.2.2 网络舆情中的群体行为识别和特征分析
        5.2.3 网络舆情中的群体行为趋势分析
    5.3 网络舆情演化机制分析
        5.3.1 网络舆情因素分析
        5.3.2 网络舆情演化的三个阶段
        5.3.3 网络舆情演化模型
        5.3.4 Weisbuch－Deffuant模型构建
        5.3.5 实验仿真
    5.4 本章小结
第六章 全文总结及展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间的主要科研成果
致谢



本文编号：3752917