当前位置:主页 > 社科论文 > 图书档案论文 >

基于网络数据的教育舆情情感可视分析研究

发布时间:2021-05-31 23:52
  教育是国计民生的基础。随着网络的快速发展,互联网已经变为聚集民意,表达诉求的新平台。因此,研究网络教育舆情情感,对于直观反映民众态度,深入了解教育现状等方面具有重要价值。数据可视化技术可以通过图形、图像将难以理解的抽象数据映射到符号、形状、颜色等可见形式,是在网络大数据时代强有力的数据分析方式。然而,当前社会存在大部分不具有教育领域知识与数据分析经验,但又有教育舆情分析需求的用户。因此,如何针对此类用户需求,设计有效的可视化形式,向其直观展示网络教育舆情情感的特征,并辅助其进行有效分析,是当前网络舆情情感研究面临的挑战。本文结合目标用户分析需求,提出了基于植物隐喻的可视化方案,并开发了两套针对不同用户需求的可视分析系统。所开发的系统可向用户直观展示网络教育舆情的情感特征,情感传播情况以及情感发展趋势等。本文首先提出了一种基于情感词典的情感识别方法,结合了程度副词、否定词表,并采用word2vec模型优化情感词典,提升了情感识别精度。此外,基于信息生态链模型的提出了网络教育舆情情感传播模型,用于定义情感传播及传播效率,并用于表达情感传播。其次,针对教育舆情情感分析需求,设计并实现了基于情... 

【文章来源】:华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:85 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于网络数据的教育舆情情感可视分析研究


图2.1《2015年中国教育网络舆情报告》舆情事件百分比雷达图??

舆情,热度,地域,事件


危机响应进行可视化分析。此外,也有研究者采用可视化方式展示舆情报告,如??何晓丰等[21]出版了《2015年中国网络教育舆情分析报告》,其中采用多种传统??可视化图表,如图2.1,图2.2,从事件类别分布、事件地域分布等各角度展示网??络教育舆情。??然而,现有的舆情可视化研宄成果主要集中在舆情分析上,而不是针对垂直??领域,如教育等具体领域进行分析。此外,舆情视化多采用传统可视化图表展??示,缺少根据特定用户需求设计新颖可视化形式的研宄。囡此,本文针对上述问??题进行研宄。??_2014年_2015年??考试招生??0.5??教学管理?〇4?教师言行??0.5??°5?0.3?0-4??0.4?.??//??0,?o,?o,?o,?o\-y^?02?03?04?05??0.3?°'3??0.4??04?03?0.S??0.5??教育活动?04?学生言行??0.5??学生健康??图2.1《2015年中国教育网络舆情报告》舆情事件百分比雷达图??8??

舆情,情感,可视化


识别舆情主题与舆情事件的情感倾向,并通过建模,分析其情感传播情??况。??教育舆情情感可视化系统搭建流程如图3.1所示。首先,爬取选定的网络5f??台舆情文本数据;其次,采用文档去童、主题挖掘、事件聚类、情感识别、情感??传播等分析方法对数据进行处理和分析;然后,基于植物隐喻设计了新颖的可视??化图表,结合多种可视化视图,例如词云图,矩阵散点图,维诺图等,设计可视??化系统展示分析后的数据;最后,用户可以通过视图之间良好的交互方式分析数??据。本章主要介绍第一部分“数据采集与管理”和第二部分“数据处理及分析”。??第三部分“可视分析”的工作将分别在第四章,第五章进行介绍。??圔曹―【??圓圖纖圖圓圓y??□?igpl?!|??::??图3.1教育舆情情感可视化整体架构??15??

【参考文献】:
期刊论文
[1]信息生态链视角下社会化问答用户的信息交互行为研究[J]. 齐云飞,张玥,朱庆华.  情报理论与实践. 2018(12)
[2]基于信息生态理论的政法事件微博舆情传播规律研究[J]. 杨兰蓉,邓如梦,郜颍颍.  现代情报. 2018(08)
[3]基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测[J]. 马晓宁,王婷,王惠.  武汉大学学报(理学版). 2018(03)
[4]基于SIR模型的情感网络传播分析[J]. 徐沛东,马力,李培.  计算机与数字工程. 2018(04)
[5]基于情感倾向性分析的网络舆情情感演化特征研究[J]. 蒋知义,马王荣,邹凯,李黎.  现代情报. 2018(04)
[6]基于SOAR模型的网民群体负面情感建模研究[J]. 吴鹏,强韶华,高庆宁.  中国管理科学. 2018(03)
[7]基于知识图谱的国内网络舆情危机响应研究的可视化分析[J]. 黄微,徐烨,肖维泽.  情报科学. 2018(03)
[8]网络舆情数据驱动的决策模式分析[J]. 邵长安,关欣.  情报理论与实践. 2018(05)
[9]基于ACT-R理论模型的微博网民负面情感认知决策过程研究[J]. 蔡瑶,吴鹏,王佳敏,张晶晶.  情报科学. 2018(01)
[10]基于扩展Hegselmann-Krause模型的舆论演化模式研究[J]. 何建佳,刘举胜.  情报科学. 2018(01)



本文编号:3209223

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/tushudanganlunwen/3209223.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户dc4cc***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com