一种基于在线评论共现特征词的舆情事件相关度计算方法

从在线评论文本内容出发,抽取事件评论中的共现特征词集合,提出了一种基于共现特征词的网络舆情相关度计算方法,并和传统的计算方法进行比较。利用“郭美美事件”、“李刚之子事件”和“李天一事件”等六大网络舆情热点事件作为案例,并结合搜索引擎关注度对相关度在网络舆情事件波及影响方面进行分析。结果表明,该算法能更有效度量舆情之间的相关程度,为网络舆情中相关事件波及影响分析提供了依据。     

基于共词分析的国内在线商品评论研究热点探讨

国内随着2004年网购的兴起,研究在线商品评论的文章开始逐年增多,本研究尝试利用文献计量学的方法对国内在线商品评论的学术文献进行统计分析,以探寻该领域的研究热点。以CNKI期刊全文数据库为数据来源,以BlueMC和SPSS软件为工具,对国内在线评论文献的关键词,通过词云图聚类和共词分析探索研究热点。提炼出在线评论研究的4个基本分析单元：内容、技术、用户、应用;五大研究热点：口碑传播效应、信息服务与使用、口碑传播心理、信息质量评估和知识挖掘与发现;以及三大研究层面：形态层面、受众层面和效果层面,为把握在线评论的研究现状和相关内容的进一步研究奠定了基础。     

研究领域的主题发展趋势分析方法研究——基于多重共现的视角

基于多重共现的视角,提出可适用于研究领域主题发展趋势的分析模型,并对Morris的交叉图技术进行改进,使其适用于研究领域主题发展趋势的多重共现可视化分析,选取了竞争情报研究领域作为实证分析。通过分析该研究领域中的年份—关键词—机构、年份—关键词—发表期刊这两个多重共现关系,发现竞争情报研究领域中研究主题在年份、研究机构、发表期刊之间的发展趋势与变化情况。     

在线评论研究中的主题结构：社会网络分析的视角

探索在线评论相关领域中的研究主题以及它们之间的结构关系.从Web of Science核心数据库提取2009-2013年共113篇文献,通过共词分析确定了41个关键词,然后运用社会网络分析法识别了在线评论内容分析、在线评论深度挖掘、在线评论服务响应、在线评论行为研究、在线评论系统与社交媒体、在线评论与消费者决策、在线评论质量研究7个研究主题,最后提出一个新的研究框架为当前的研究提供参考.     

基于多源异构数据挖掘的在线评论知识图谱构建

【目的/意义】随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据。大数据 时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑。【方 法/过程】本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架, 模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构 文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析。【结果/结论】实验部分以手机商品在线评论为例, 验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特 点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角。【创新/局限】运用知识图谱对在线评论 进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题。本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入 无监督的方法提高构建效率。     

基于网络购物平台的在线评论研究综述

[目的/意义]围绕网络购物平台在线评论的研究进展进行分析和总结,为日后研究在线评论提供借鉴.[方法/过程]通过分析国内外相关文献,从概念内涵、研究意义、研究内容分类等三个方面对网络购物平台在线评论的研究现状进行梳理,分析了当前研究中存在的主要问题.[结果/结论]总结提出了完善研究体系、规范分析方法和拓展多元创新的三点研...     

基于在线评论的游客情感分析模型构建

在线旅游社区中的用户评论客观真实地反映了游客关于旅游景点和服务的感受,本文基于在线评论数据构建了一个游客情感分析模型。该模型首先从多个知名旅游网站的评论社区中获取关于某旅游目的地的评论文本并进行预处理,利用领域本体构建方法构建旅游本体,将处理后的评论文本与旅游本体进行匹配,得出本体各属性的分类评论集,运用情感程度加权规则计算这些评论集的情感极性均值,得出游客关于旅游各要素总体情感倾向,并进行可视化分析与展示。该方法能够直观显示游客关于旅游目的地的总体情感倾向,为旅游经营者改进服务提供参考,以庐山旅游为例,验证了该模型的可行性。     

突发公共卫生事件下在线健康社区突发话题与情感的共现关联分析

[目的/意义]在线健康社区在突发公共卫生事件的应急和管理中发挥了重要的作用,对社区中用户关注的事件话题及其情感进行分析和监测有助于社区平台创新应急服务水平,提升舆情监管部门的舆情管理水平。[方法/过程]为了实现在线健康社区突发话题与情感的共现关联分析,首先抽取话题及其特征词,计算话题突发强度;然后对用户情感进行分类与极性强度计算;接着对突发话题与情感进行共现可视化分析;最后对话题突发强度与情感表达之间的关系进行实证分析。[结果/结论]文章的研究思路与方法可以直观地观测用户交互话题的突发性以及话题—情感的演化进程;情感强度与话题突发强度存在正向弱相关关系,随着话题突发强度增强,用户表达的情感类型也会有所不同。     

一种基于主题提取和情感分析的图书评价方法

[目的/意义]提出一种基于评论主题提取和情感分析的图书评价新方法,不仅丰富了中文图书评价体系,也为其他学术成果的评价提供了一种可借鉴的思路.[方法/过程]首先,利用LDA主题模型提取图书评论的主题集;再对读者关注的主题进行NLP情感识别;然后利用模糊综合评价法实现图书的综合评价;最后以63本儿童文学图书为例进行实证研究...     

基于知识图谱的PPP研究热点主题分析

PPP作为近年来社会关注的热点话题,学术界涌现了大量相关文献。为描绘PPP研究的整体概貌,定位PPP研究的热点主题,以中国知网(CNKI)期刊全文数据库为数据来源,选取2006—2015年共1 403篇以PPP为主题的核心论文为样本,运用文献计量学的共词分析方法及可视化技术绘制出PPP研究热点的知识图谱;综合知识图谱及相关统计结果,挖掘出PPP研究的五大热点主题:PPP融资、PPP风险、基础设施建设、新型城镇化与保障性住房、城市轨道交通。     

基于共现网络国际竞争情报研究的知识图谱分析

在充分了解竞争情报背景知识的基础上,利用可视化分析工具CiteSpace Ⅲ分析了国际视野下竞争情报研究的知识图谱。以1985-2015年SCI-E和SSCI数据库收录的竞争情报研究文献为研究对象,运用文献计量学和内容分析法,对该领域的文献分布、国家分析、主要研究方向、研究热点、知识基础和研究前沿等研究现状进行分析,绘制竞争情报研究的知识脉络和发展趋势知识图谱。结果表明,国际竞争情报研究稳定发展,技术支撑着竞争情报的创新与发展,知识共享与协作来提高核心竞争力,同时注重知识管理和协同创新能力的优势地位。     

国内信息生命周期研究主题与趋势分析——基于关键词共词分析与知识图谱

基于中文期刊论文的关键词共词矩阵,利用因子分析方法定量化地揭示了2000--2009年我国信息生命周期领域核心主题词所反映出的研究主题分布及其内部各知识单元的内涵与相互关系,进而借助聚类分析结果与多维尺度知识图谱剖析了信息生命周期主题知识群的学科地位及内在关联,并采用战略坐标图方法直观反映了各主题领域的研究现状与未来发展趋势,以期从宏观上把握近10年信息生命周期研究的全貌并完善对已有研究成果价值与缺陷的认识。     

在线评论情感对消费者感知风险的影响研究

文章从在线评论的情感倾向、情感强度、情感转折三个视角,实证研究了不同情感倾向下情感强度和涉及度对消费者感知风险的交互作用以及转折性情感评论对消费者感知风险的影响。结果发现,涉及度在情感强度对消费者感知风险的影响中具有调节作用。转折性正面情感评论对消费者感知风险的影响高于正面评论的影响,而转折性负面评论与负面评论对消费者感知风险的影响并没有显著差异。     

基于情感分析的评论挖掘模型研究

在社会化网络环境下,关于产品的评论成为企业竞争情报分析重要的数据源.这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点.针对现有情感分析的不足,本文在构建评论挖掘模型时综合采用了共词分析和基于句法分析的极性传递法.共词分析可定量确定用户关心的产品维度;极性传递算法考虑句子结构特点,在对句子级文本做情感分析时相较传统情感分类算法有更好的分析效果.同时,引入极性值和强度值计算情感词和主题词的情感强度.     

学术论文的关键词与引文共现关系分析及实证研究

文章设计了用于文献不同特征交叉共现关系的分析算法,并将这种方法应用于关键词与引文的交叉共现关系研究。实验以计量研究为实证领域,通过微观的交叉共现对、宏观的可视共现网络这两个层次,对关键词与引文的交叉共现结果进行分析与解释,发现关键词与引文的交叉共现分析可用于发现领域的研究方向、识别论文的研究主题、查找某一研究方向的经典文献等。     

基于关键词共现和社会网络分析法的我国智库热点主题研究

以1996年至2013年中国学术期刊网络出版总库的智库相关论文为样本,运用社会网络分析方法和可视化技术,通过对智库相关论文的关键词进行社会网络分析,找出我国智库相关学术研究的热点问题,对这一领域的现有文献作简明梳理与归纳。     

基于复杂网络构建面向主题的在线评论挖掘模型

以在线评论内容为节点,内容间的语义相似度为链接的权重,结合复杂网络思想,构建在线评论网络,该网络的可行性也通过网络的全局统计数据得到了论证。在评论网络的"社区结构特性"的基础上划分面向主题的网络社区;基于传统复杂网络节点重要性评价方法的同时,结合社区属性,构建重要评论的多属性决策方法。并通过仿真实验验证了该模型在全局以及局部网络的可行性与准确性。     

在线评论的情感极性分类研究综述

对在线评论情感极性分类的研究现状与进展进行了总结。首先对情感类型的划分进行归纳,并针对在线评论中所涉及到的肯定和否定两种情感,从粗粒度、细粒度和实证研究三方面展开评述。为研究情感极性分类的商业价值,对在线评论将如何影响消费者的购买行为以及如何影响商家的销售绩效的工作进行整理和评述。最后对今后的研究方向进行展望。