基于情感倾向性的网络舆情分析及演化预测研究

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1、分类号ＴＰ３９１单位代码：１０１於：研巧生学号２０１３５３２０４６巧级：公开：ｍ巧林大樂硕女樂位论文擎术擎化（）基于情感倾向牲的网络舆情分祈及演化预测硏究ｃｌｉｏｎＰｒｏｆＮｔｗＰｕｂｌｉｃＲｅｓｅａｃｈｏｎＡｎａｌｓａｎｄＥｖｏｔｅｄｉｃｔｉｏｎｅｏｒｉｒｙｉｓｕＯｐｉｎｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥｍｏｔｉｏｎａｌＴｅｎｄｅｎｃｙ作者姓名：孙培星专业＊计算机软件与巧论研究方向ＳＷｅｂ挖巧指导教师：彭涛教巧培养单位：计算化

2、科学与技术学院２０１６年５月基于情感倾向性的网络舆情分析及演化预测研究＾ｔｎＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＮｅｔｗｏｒｋｉｏＲｅｓｅａ忙ｈｏｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＥｖｏｌｕＰｕｂｌｉｃＯｐｉｎｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥｍｏｔｉｏｎａｌＴｅｎｄｅｎｃｙ作者姓名；孙培星专业名称；计算机软件与理论指导教师：彭涛教授学位类别；工学硕±答辩曰期：年ｉ月ｖｆ曰未经本论女作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文

3、的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则应承担侵权的法律责任。，吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下。除文中已经注明引用的内，独立进行研巧工作所取得的成果容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者

4、签名：句日期／知击月日；）摘要摘要基于情感倾向性的网络舆情分析及演化预测研究近年来，互联网社交工具的快速普及对我国社会产生了巨大的影响，并成为人们了解世界、交换意见的重要平台。在网络技术发展的同时，互联网和社会舆情逐渐融合，于是便产生了网络舆情的概念，网络舆情能够真实、快速的反映社会舆论，尤其是最近几年社交平台的迅速崛起，网络舆情在很大程度上引导着认识的基本认识，因此网络舆情的情感倾向及演化变的尤为重要，对政府的行政方式和决策机制都产生了极大的影响。所以，网络舆情分析技术便应运而生。本文在传统

5、文本分类算法支持向量机的基础上，针对网络社交媒介引入特定的情感词典，并将其应用在特征选择方面，构造文本倾向性分类器，使用该分类器判别微博的情感极性（正向或负向）。同时，进一步研究网络舆情的演化规律情况，即舆情热度的变化规律，综合考虑影响舆情热度的驱动因素，最后通过实验验证论文中采用的方法的可行性与有效性。本文的主要研究内容可以概括为以下四个方面：1.对HowNet中文词典重新整理与补充，尝试构建网络舆情分析的特定情感词典，为下文网络舆情情感分类器的构建奠定了一定的实验基础；2.对原始实验数据进行人工标

6、注，并进行数据预处理；3.将情感词典应用到文本特征选择上，提出将词频法和互信息法相结合的特征提取方法，选取满足条件的特征并计算其权值，训练模型，并通过实验验证本文所提方法的有效性；4.利用训练得到的情感分类器对整体微博舆情进行极性判断，得到负向舆情信息集合，使用回归模型分析负面网络舆情的演化规律，并对网络舆情热度进行研究，找出影响舆情热度的因素，分析每种因素对舆情热度影响的显著性，建立多元线性回归预测模型，最后分析预测负向舆情与整体舆情热度的演化规律。实验表明，在网络舆情情感分类方面，引入情感词典之后

7、，所选取的特征更加具有领域性和代表性，再将词频和互信息方法相结合更能很好的表征数据，实验结果较单纯使用词频和互信息的特征选择方法更加有效。在网络舆情演化分析方面，把影响舆情热度的驱动因素作为多元线性回归模型的自变量，分析自变量的显著性以及它们之间是否存在多重共线性，并对模型的预测值和实际值做差值I摘要分析，证明了模型应用于预测的可行性。最后，使用回归模型对负向舆情信息和整体舆情信息的热度做对比，分析了时序网络舆情的演化规律。关键词：倾向性分类，舆情分析，特征选择，多元线性回归IIAbstractAbs

8、tractResearchonanalysisandevolutionpredictionofnetworkpublicopinionbasedonemotionaltendencyTherapidpopularizationofInternettechnologyhasagreatimpactonChina'ssociety,andbecomesanimportantplatformforpeopletounderstandtheworldandexc