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基于支持向量机的微博评论舆情分析
引用本文:李绍华,冯晶莹,张皓泓,马若驰.基于支持向量机的微博评论舆情分析[J].大学图书情报学刊,2021,39(5):110-116.
作者姓名:李绍华  冯晶莹  张皓泓  马若驰
作者单位:大连外国语大学创新创业学院, 116044;大连理工大学软件学院, 116024;大连理工大学软件学院, 116024;辽宁警察学院公安信息系,大连116036;大连外国语大学软件学院, 116044
基金项目:国家自然科学基金;辽宁省社会科学规划基金;大连外国语大学大学生创新创业训练计划项目
摘    要:建立微博评论舆论监督机制,对突发事件进行及时的舆情研判,提供科学的舆论引导,是构建和谐社会的必要条件。人工舆情监督效率低、时间滞后,此外,情感分析的粗粒度和忽视情感演化趋势都会影响舆情分析研判的准确性。针对上述问题,文章提出一种基于爬虫和支持向量机的微博评论舆情分析模型。利用Word2Vec模型对样本用例进行训练,再对微博热门新闻评论使用request库进行爬取,接着使用jieba分词并带入模型进行判断,然后使用层次向量机进行情感判断,最后根据统计数据判断舆情趋势走向。通过案例分析,验证微博评论舆情分析模型的有效性。

关 键 词:舆情分析  微博评论  支持向量机  Word2Vec  爬虫
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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