基于情绪分析的UGC质量评判模型

摘要：

[目的/意义]针对目前UGC质量不均衡的问题,提出一种基于情绪分析的UGC质量评判模型,对低质量UGC进行及时地识别,有助于舆情监控、规范网络秩序 [方法/过程]首先选取实时热搜话题,抓取与话题有关的转发、评论等用户数据,按照不同时间段内话题讨论的重点对数据进行内容聚类;其次,利用ROSTCM6工具对聚类内容进行情绪分析,捕获UGC的情绪特征和质量特征,挖掘情绪值与UGC质量之间的关系,建立两者间的回归模型;最后在此基础上实现UGC质量评判. [结果/结论]实验证明,该模型能够辅助评估某一主题的UGC在其生命周期内各阶段的平均质量,及时发现低质量UGC所处的阶段和位置.

关键词：UGC、情绪分析、质量评判

所属期刊栏目：61

分类号：G250(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家社会科学基金项目“基于用户行为挖掘的UGC质量实时预判与控制机制研究”15BTQ064

在线出版日期：2017-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：131-139