网络舆情的情感语义空间构建及情感语义强度测度研究

发布时间：2021-04-21 02:27

　　移动互联网和大数据的融合推动下,网络舆情在表达社情民意、民众心声方愈加重要,在网络资源大数据化环境中,随着各种网络新业务的普及和公民参与意识的加强,网络舆情产生扩散的复杂性和多元化已达到前所未有的程度。网络用户在社会经验、信息素养和教育程度等的差异,以及用户身份本身隐秘性的影响,代表偏激或者非理性观点的舆情信息更容易在海量数据的开放环境中扩散。面对浩如烟海的信息,如何识别其中蕴含的情感倾向,并对网络舆情情感信息的语义进行识别、整合与挖掘,由此洞察用户对社会热点事件的真实态度和观点,进而对舆情有效监测、预警与疏导,既是分析监测舆情危机的现实需求,也是提升舆情危机预警与响应能力所必须重视的关键问题。本文在对国内外网络舆情情感分析研究成果系统梳理的基础上,综合运用文献分析、语义分析、实证研究等方法,全面分析网络舆情情感语义空间维度的内涵、特征与度量等,从网络舆情情感语义空间的基本单位——情感语义元进行空间概念、层次结构和关联关系的深入解析,在此基础上构建了网络舆情情感语义空间。利用情感本体对情感语义强度进行测算,并应用情感语义强度进行实证研究,期望挖掘网络舆情情感语义空间的内涵、特征以及作用... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：188 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
        1.2.1 理论意义
        1.2.2 现实意义
    1.3 相关研究
        1.3.1 情感相关研究
        1.3.2 情感分析
        1.3.3 网络舆情热点分析
        1.3.4 网络口碑
        1.3.5 服务推荐
    1.4 研究方法与技术路线
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 技术路线
    1.5 本文创新点
第2章 研究范畴界定与研究理论方法
    2.1 研究范畴界定
        2.1.1 语义
        2.1.2 情感语义
    2.2 基础理论
        2.2.1 认知科学理论
        2.2.2 本体理论
        2.2.3 基本情绪理论
        2.2.4 情感维度理论
        2.2.5 社会交换理论
    2.3 相关研究方法
        2.3.1 语义相似度计算
        2.3.2 LDA主题模型
        2.3.3 情感分析
        2.3.4 内容推荐方法
    2.4 本章小结
第3章 网络舆情情感语义空间维度分析
    3.1 网络舆情情感语义特征
        3.1.1 显性情感语义与隐性情感语义相互转化
        3.1.2 网络舆情情感语义强度动态转化
        3.1.3 网络舆情情感语义呈现动态博弈状态
    3.2 网络舆情的情感语义维度
        3.2.1 网络舆情情感语义维度概念
        3.2.2 网络舆情情感语义维度要素
    3.3 网络舆情信息情感维度层次结构
        3.3.1 理论基础
        3.3.2 结构框架
    3.4 网络舆情情感语义元的概念分析
        3.4.1 网络舆情情感语义元的定义
        3.4.2 网络舆情情感语义元的特征
        3.4.3 网络舆情情感语义元的分类
    3.5 情感语义元的层次结构
        3.5.1 自我层
        3.5.2 本我层
        3.5.3 超我层
    3.6 网络舆情情感语义元与情感语义维度关联
        3.6.1 多维属性关联
        3.6.2 多粒度关联
    3.7 网络舆情情感语义特征识别与转换
        3.7.1 网络舆情情感语义特征识别
        3.7.2 网络舆情信息语义识别关键技术
        3.7.3 舆情参与者情感语义认知与转换
    3.8 本章小结
第4章 网络舆情情感语义空间构建
    4.1 网络舆情情感语义空间的概念与构成
        4.1.1 网络舆情情感语义空间的概念
        4.1.2 网络舆情信息情感语义空间的构成
        4.1.3 网络舆情情感语义空间的中心与范围
    4.2 网络舆情情感语义空间维度特征
        4.2.1 网络舆情情感语义空间的位置特征
        4.2.2 网络舆情情感语义空间的时间维度特征
        4.2.3 网络舆情情感语义空间的属性关系维度特征
    4.3 网络舆情情感语义空间的构建原则
        4.3.1 网络舆情情感语义空间构建的统一性原则
        4.3.2 网络舆情情感语义空间构建的功能性原则
        4.3.3 网络舆情情感语义空间构建的秩序性原则
        4.3.4 网络舆情情感语义空间构建的系统性原则
    4.4 网络舆情情感语义空间作用机制
        4.4.1 网络舆情情感语义空间表现形式
        4.4.2 网络舆情情感语义空间扩散模式
        4.4.3 网络舆情情感语义空间的互动机制
    4.5 网络舆情情感语义空间模型构建
        4.5.1 网络舆情情感语义空间要素
        4.5.2 网络舆情情感语义空间层次结构划分
    4.6 情感语义元在网络舆情情感语义空间中的分布
        4.6.1 网络舆情情感语义元的运动模式
        4.6.2 网络舆情情感语义元的空间分布特征
        4.6.3 情感语义元的概率分布特征
    4.7 本章小结
第5章 基于情感本体的情感语义强度测度模型
    5.1 情感本体的定义及相关概念
        5.1.1 情感本体的定义及结构
        5.1.2 领域本体与顶层本体
        5.1.3 情感本体的作用
        5.1.4 典型的情感本体简介
    5.2 情感本体的构建
        5.2.1 本体构建的相关知识
        5.2.2 情感本体的构建方法
        5.2.3 领域概念词的获取
    5.3 情感本体与情感语义空间映射
        5.3.1 情感本体框架
        5.3.2 情感本体与PAD情感空间映射
    5.4 情感语义强度相关概念
        5.4.1 情感语义强度的概念及应用
        5.4.2 情感语义强度变化规律
        5.4.3 情感本体与情感语义强度关系
    5.5 情感语义强度测度模型
        5.5.1 概念情感语义强度计算
        5.5.2 基于话题的情感语义强度测度模型
        5.5.3 基于维度的情感语义强度测度模型
    5.6 本章小结
第6章 基于情感语义强度测度的网络舆情热点分析与推荐
    6.1 网络舆情热点特征
        6.1.1 网络舆情热点的传播环境的复杂性
        6.1.2 网络舆情热点的传播客体的突发性
        6.1.3 网络舆情热点的传播主体的群体性
    6.2 网络舆情热点形成机制
        6.2.1 意见交互
        6.2.2 情绪表达
        6.2.3 意见极化
    6.3 基于情感语义强度的网络舆情热点分析与推荐模型
        6.3.1 基于情感语义强度的舆情热点分析与推荐模型构建
        6.3.2 话题评论情感序列发现模块
        6.3.3 话题评论情感语义强度计算
        6.3.4 基于情感语义空间的网络舆情热点分析
        6.3.5 微博内容推荐方法
    6.4 实验结果及分析
        6.4.1 数据准备
        6.4.2 结果分析与讨论
    6.5 网络舆情热点的引导与控制
    6.6 本章小结
第7章 基于情感语义强度测度的网络口碑评估
    7.1 在线评论的相关研究
        7.1.1 在线评论的概念与特征
        7.1.2 在线评论的传播与动机
        7.1.3 在线评论的有用性
        7.1.4 消费者决策及购买过程
    7.2 基于在线评论的网络口碑感知
        7.2.1 网络口碑的作用
        7.2.2 网络口碑情感的感知理论假说
        7.2.3 网络口碑量化指标的确定
    7.3 在线评论的数据源及信息挖掘
        7.3.1 在线评论数据来源
        7.3.2 网络口碑数据的特点
        7.3.3 在线评论预处理
        7.3.4 产品属性的提取
    7.4 基于情感语义空间的商品推荐基本流程
        7.4.1 情感本体构建
        7.4.2 情感语义空间中情感语义元值计算
        7.4.3 基于情感语义空间的的情感语义强度计算
        7.4.4 评估基本流程
    7.5 实验结果及分析
        7.5.1 情感语义空间映射
        7.5.2 情感语义强度计算
        7.5.3 网络口碑评估结果
        7.5.4 实验结果验证
    7.6 本章小结
第8章 总结与展望
    8.1 本文总结
    8.2 研究局限及展望
参考文献
在学期间所取得的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于A–V–P的网络舆情信息情感维度空间的模型构建[J]. 刘英杰,黄微,闫璐.  情报资料工作. 2017(06)
[2]基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估实证研究——以手机品牌在线评论数据为例[J]. 张艳丰,李贺,彭丽徽,陈远方.  图书情报工作. 2016(23)
[3]基于PAD情绪模型的情感语音识别[J]. 宋静,张雪英,孙颖,张卫.  微电子学与计算机. 2016(09)
[4]基于网络评论情感量化的商品综合评分模型[J]. 王晓耘,史玲玲.  杭州电子科技大学学报(社会科学版). 2016(03)
[5]大数据环境下多媒体网络舆情传播要素及运行机理研究[J]. 黄微,李瑞,孟佳林.  图书情报工作. 2015(21)
[6]新媒体环境下的网络谣言应对与舆情引导[J]. 胡婷婷.  现代情报. 2015(10)
[7]基于Folksonmy和本体融合的微博信息推荐方法研究[J]. 崔金栋,孙遥遥,王欣,于圆美,王新媛.  情报科学. 2015(10)
[8]网络口碑效应实证研究——基于信任和感知价值的中介作用[J]. 铁翠香.  情报科学. 2015(08)
[9]社会化推荐系统研究[J]. 孟祥武,刘树栋,张玉洁,胡勋.  软件学报. 2015(06)
[10]基于隐含狄利克雷分配的微博推荐模型研究[J]. 唐晓波,房小可.  情报科学. 2015(02)

博士论文
[1]网络口碑对消费者在线行为的影响[D]. 张红宇.西南交通大学 2014
[2]基于情感模型的辩论谈判系统研究[D]. 董学杰.北京工业大学 2013
[3]旅游目的地网络口碑传播研究[D]. 柴海燕.武汉大学 2011
[4]基于SOR模式的口碑效应研究[D]. 赖胜强.西南财经大学 2010



本文编号：3150871