用户在线评论省级公共图书馆内容挖掘与情感分析

用户在社交网络的评论内容反映了其对公共图书馆的观点和情感,是公共图书馆创新服务模式、提高服务质量的重要依据.基于Python采集用户在大众点评、携程网上对31家省级公共图书馆的评论内容,利用词频分析、高频词语义网络构建、LDA主题聚类、情感倾向分析等挖掘文本内容,分析评论内容特点及用户情感.研究发现,完善基础设施配套、...     

新闻因何反转:受众误信的社会与媒介建构——基于反转新闻发生因子组合路径的定性比较分析

过去关于反转新闻成因的研究主要立足于宏观与微观层面,围绕新闻生产者、文本内容与新闻受众三个方面展开对反转新闻reason——外部缘由的阐释性推论或单一案例的分析,而缺乏从中观维度结合多案例对反转新闻cause——内部必要条件与发生因子组合路径的经验性探索.基于上述不足,本文利用清晰集定性比较分析法(cs QCA)对20...     

基于特征本体的微博产品评论情感分析

[目的/意义] 微博平台产品评论的特征级情感分析问题具有其特殊性,为了对特征分类,解决隐式特征的识别问题,并分析特征情感,提出一种基于特征本体的产品评论情感分析方法。[方法/过程] 该方法利用构建的特征本体对特征词分类,通过计算情感词与特征的搭配权重来识别隐式特征,并构建领域情感词典和微博表情符号词典,计算微博产品评论的特征情感极性和强度。[结果/结论] 构建方法模型,通过采集微博评论数据设计实验,验证了提出方法的有效性。     

基于文本挖掘的微博公益广告信息特征

本研究采用文本挖掘技术,探讨微博公益广告的信息特征。     

在线商品评论有用性影响因素研究：基于文本语义视角

针对在线商品评论总体质量不高、缺乏有效评论引导机制的问题,以亚马逊商品在线评论为研究对象,结合文本挖掘技术和实证研究,探究基于文本内容评论有用性的影响因素。通过以手机这一典型商品为例,发现消费者关注手机系统反应、音质、导航、打字体验,希望了解电池、充电器等配件细节,重视商家的配送、退换货、保修、发票等服务,评论文本包含这些信息会提高其有用性。     

共享住宿与酒店用户评论文本的跨平台比较研究:基于LDA的主题社会网络和情感分析

[目的/意义]共享住宿与酒店预定平台可能同时存在替代性和互补性,但这种替代性和互补性分别体现在哪些产品和服务上当前文献还缺乏探讨,需要进一步开展跨平台的比较研究.[方法/过程]选取携程酒店预定平台和小猪短租平台为实验对象,采集北京市相关房源的86 635条用户评论文本,结合LDA模型、主题社会网络和主题情感分析方法对用...     

基于文本挖掘的不同购物网站商品评论一致性研究

基于文本挖掘的理论,提出不同购物网站商品评论对比分析的方法,对不同购物网站同一商品评论是否一致进行研究。首先对商品单个特征的评论进行对比分析,然后衍生到商品的整体特征对比。研究发现,不同购物网站对同一商品的评论并不完全一致,这种不一致主要体现在商品特征上面,这说明商品评论会因为购物网站的不同而有所差异。     

融合语义关联挖掘的文本情感分析算法研究

面对网络中日益丰富的文本性情感信息资源,利用关联挖掘技术对其进行智能化的自动挖掘与分析,获取语义层面的用户情感知识,对于企业竞争策略的制定和竞争优势的保持具有重要的潜在价值。将关联挖掘技术融入文本情感分析之中,研究并设计一种融合语义关联挖掘的文本情感分析算法,实现语义层面的情感分析与用户情感知识挖掘。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情感分析的准确率与效率以及关联挖掘的深度与广度。     

基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建

文本情感识别是一个具有广泛应用前景的研究领域,它在信息检索、文本过滤、产品在线跟踪评价、民情民意调查分析、智能教学系统中都有着广泛应用。而汽车情感识别正在成为人们日益关注的研究热点。本文利用文本分类技术,采用分步骤分模型的设计方法,构建出汽车情感倾向识别系统,通过对汽车评论进行挖掘和分析,识别其情感倾向和演化规律,并以可视化的界面将结果展现给用户,从而向汽车生产商提供反馈信息,同时可以为汽车消费者提供购车指导。另外本文还就汽车语料库的建立,分类模型的构建以及本系统构建过程中的一些关键问题进行了分析和探讨。     

社会媒体对新闻与受众互动的塑造——以微博的新闻传播为例

任何一种媒介在传播新闻时,都承载着新闻对社会的影响力。影响力的大小与受众的数量有关系,与新闻的质量有关系,还与所能引发的公众关注有关系。本文将着重探究在微博时代,新闻与受众方面出现的新机制,新机制主要包括新的传受关系、受众的互动行为以及微博对现实世界与虚拟世界的建构。     

“后真相”时代的情感叙事研究——基于新闻文本的分析

情感叙事在"后真相"时代成为社会叙事的主要线索并突出反映在新闻传播实践中。过度的情感叙事是否造成接受者的情感过载进而影响新闻真实这一基本原则?将情感真实作为新闻真实的一部分以及将情感叙事视作新闻叙事的功能之一,为情感叙事在新闻传播中的存在赋予了合法性,但其毕竟不是新闻生产的全部面向,过犹不及的情况成为当下新闻内容生产中必须正视的问题。     

基于多层次细粒度评论挖掘的图书影响力评价研究

海量的在线评论表达了用户对于图书整体及其内容、印刷等属性的观点与态度,能够反映图书的影响力。文章对图书在线评论进行多层次细粒度挖掘从而评价图书影响力。首先获取图书的在线评论数据,然后细粒度挖掘图书评论以获取评价指标,并且通过比较多个文本表示方法及构建领域情感词典提高指标挖掘的性能,最后整合评价指标获取图书影响力结果。实验结果表明,虽然存在学科差异,但是图书的在线评论可以作为图书影响力评价的有效资源。此外,在研究语料中,基于One-hot文本表示方法的评论情感判断性能优于基于主题模型与基于深度学习的方法,同时,考虑模糊情感词的情感词典能够有效提升情感判断的性能。     

感性工学视角下的用户需求挖掘研究

以用户需求为中心的产品设计和营销策略,可以帮助企业在市场竞争中获得优势。而社会经济的快速发展,使得用户对产品的要求逐渐提高。用户期望产品在具备功能性特征的同时,拥有符合感性美学的设计,从而满足自身的感性需求。感性工学作为一种将用户感性情感与产品设计要素相关联的研究框架,可以有效挖掘用户感性需求。因此,本文在感性工学的视角下,以产品评论为语料,利用word2vec模型和滑动窗口技术半自动化生成用户感性情感词典和产品特征词表,并在此基础上提出特征-感性情感模型。本文以iPhone手机的产品评论为例,验证模型的有效性。结果表明,相较于传统的情感词典,结合感性工学理论进行情感分析可以更为有效地捕获用户感性需求,为企业提供决策支持。     

微博环境下网民就医体验观点发掘和情感分析

目前,以微博为主导的网络媒体平台已经成为民众信息交流的主要渠道.分析微博相关评论文本,有利于为医疗服务管理提供帮助.研究基于新浪微博,挖掘网民对医疗服务体验的评价内容,进行意见挖掘、情感分析等实证研究,把握和理解网民就诊体验关注点演变情况,为医疗机构改进就医流程、改善就医体验提供参考.     

基于文本聚类与情感分析的群租房微博舆情量化研究

[目的/意义]作为城市化进程中的"顽疾",群租房屡禁不止,群租房引发的社会问题层出不穷。这一系列问题引发了微博热议,群租房微博舆情文本分析有助于获悉群租房存在的问题,从受众角度探讨政府群租房治理成效。[方法/过程]利用网络大数据爬取与分析技术,以群租房为研究对象,通过文本聚类分析与情感分析,进行热点评估,补充现有文献中忽视的群租房治理舆论研究。[结果/结论]研究发现,微博网民对群租房话题的关注明显呈波动趋势,讨论话题主要包括群租房产生的社会问题、政府对群租房的整治行动评价以及透过群租房现象折射出的中低收入群体的焦虑感。大多数微博网民在舆论场中的情感趋势为负面,认为有必要对群租房展开治理。本文的创新之处在于分析政府治理群租房所面对的舆论环境,并将其可视化呈现,为政府深入了解民情,制定适应民意的政策作铺垫。     

试论人民日报官方微博新闻评论的特征——基于“你好,明天”“微评论”的实证研究

本文以人民日报官方微博"你好,明天"和"微评论"的349个样本为基础,对人民日报微博新闻评论的选题内容、呈现方式、发布时机、评论视角、评论意图、高频词等进行实证分析。结果表明,人民日报微博新闻评论在选题上突出"执政意识"和"民生意识",在呈现方式上注重文图结合,在时机选择上具备敏锐的新闻意识,"病毒式"传播使评论产生裂变效应是其显性特征;而始终关注中国现代性转型,坚持公民视角发表观点和意见,注重发挥舆论监督和引导功能,与粉丝结成弱交互关系等则是其隐含逻辑。     

基于微博平台的公众情感分析

微博是一种在线交流形式,以其简短、方便和及时性在中国成为2011年的一个热点.本文以新浪微博为平台,通过抽取2011年7月23日"动车事故"发生后公众发表的微博并进行情感分析.提取了六维情感类(期待,高兴,喜爱,惊讶,焦虑,悲伤,生气和憎恨),构建了用于情感分析的模糊情感本体,建立了微博文本的影响力和情感计算方法,对"动车事故"后的公众情感随事态发展的变化进行了探讨.     

舆论监督视角下的地方新闻评论探析——以对湘西团结网团结时评分析为例

我国一直非常重视舆论监督的作用,舆论监督在我国有坚实的法理依据。新闻评论是媒体进行舆论监督的一种重要形式。本文通过个案分析,考察地方媒体舆论监督的现状,发现因我国媒体体制桎梏、地方媒体资本匮乏、传播理念偏差等原因,地方新闻评论的舆论监督功能明显不足。地方媒体评论可以通过因时因地的考察、题材的多元化、观念改变等改善地方媒体的舆论监督功能。