一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型

摘要：

[目的]构建一种微博舆情热点的监控和预测模型,从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题.[方法]提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型,实现微博话题快速聚类及情感强度量化计算,通过时序回归分析追踪预测热点话题的情感变化.[结果]实验结果表明,本文模型预测准确率达88.97％,对比iLab-Edinburgh模型提高约7％,证明了模型的可行性.[局限]未考虑突发事件下,模型对于事件的预警预测效果.[结论]本文模型能够有效提高公众情感倾向的预测准确性,为微博舆情分析方法提供新的途径.

关键词：舆情分析、情感分析、话题聚类、情感强度分析

所属期刊栏目：2

分类号：G353.1(情报学、情报工作)

资助基金：山东科技大学2018年研究生科技创新项目“一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型”项目SDKDYC180222的研究成果之一

在线出版日期：2018-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：37-47