【摘 要】
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【目的】构建一种微博舆情热点的监控和预测模型,从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题。【方法】提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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山东科技大学2018年研究生科技创新项目“一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型”(项目编号:SDKDYC180222)的研究成果之一
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【目的】构建一种微博舆情热点的监控和预测模型,从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题。【方法】提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型,实现微博话题快速聚类及情感强度量化计算,通过时序回归分析追踪预测热点话题的情感变化。【结果】实验结果表明,本文模型预测准确率达88.97%,对比i Lab-Edinburgh模型提高约7%,证明了模型的可行性。【局限】未考虑突发事件下,模型对于事件的预警预测效果。【结论】本文模型能够有效提高公众情感倾向的预测准确性,为微博舆情分析方法提供新的途径。
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