互联网发展以及移动智能设备的快速普及推动了群智感知技术的发展,另外,文本挖掘也是现在的发展趋势。本文结合了群智感知环境,实现对移动用户的情感文本数据的进行分析与研究,主要完成的工作包括以下几个方面。1.提出了一种基于情感文本数据筛选的感知节点选择机制。结合现有的感知环境下感知节点选取方式以及本文的研究内容,对之前的节点选择方面作出了改进。改进方面主要是结合了对情感文本数据的分析,在节点选取之前对节点携带的数据进行筛选,然后结合遗传算法实现感知节点的选择。同时,通过实验验证了该节点选择机制的可行性和有效性。2.情感文本数据的预处理。结合感知环境下获取的数据碎片化的特性,在这部分主要做的工作包括两个方面:1)对碎片化文本整合的流程设计;2)对整合层的归类规则做了定义。在整合的流程设计过程中,介绍了每层所要做的工作;在对归类规则的定义中,主要是对语句的语义分析并结合具体的示例对归类规则进行概括和总结。3.提出了融合CHI和信息增益的情感文本特征选择算法。针对现有的特征选取算法主要是对普通文本的特征选取问题并结合本文的研究内容,对现有的文本特征选择算法做出改进。通过实验验证,该算法在情感文本分类上的有效性。4.情感文本倾向分析。以前面情感文本数据的获取以及改进的情感文本的特征词选取算法为基础,根据选取的情感特征词对情感文本的情感倾向进行判断。采用的方法主要是基于情感极性值表进行判断,并依据实验所得的数据说明了分类的结果。图20幅,表7个,参考文献70篇。