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文檔簡介
1、隨著微博、微信等社交媒體的發(fā)展,智能終端的不斷涌現(xiàn),這些新興事物在改變?nèi)藗兩罘绞降耐瑫r,也帶來了體積龐大、多重維度、非結(jié)構(gòu)化的信息數(shù)據(jù)。多數(shù)研究者認(rèn)為,這些數(shù)據(jù)是這個時代賜予的寶藏,面向數(shù)據(jù)科學(xué)的研究也愈演愈熱。本文從三個方面論述了面向新浪微博數(shù)據(jù)的研究工作:首先是微博數(shù)據(jù)的采集,其次是基于用戶微博數(shù)據(jù)的情感新詞發(fā)現(xiàn),最后是基于微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的傳播網(wǎng)絡(luò)可視化研究。
(1)針對新浪微博數(shù)據(jù)采集方法,本文首先對比分析了兩種不同的新
2、浪微博模擬登錄驗(yàn)證方式,分別探討了兩種方法的利弊。其次,在獲取驗(yàn)證之后,介紹了新浪微博四類數(shù)據(jù)的采集過程,分別為用戶個人信息,用戶微博信息,用戶關(guān)注列表和單條微博的轉(zhuǎn)發(fā)和評論數(shù)據(jù),為后續(xù)的研究奠定了語料基礎(chǔ)。
(2)針對用戶的新浪微博數(shù)據(jù),由于其口語化、非正式等特點(diǎn),常常伴有大量情感未登錄新詞出現(xiàn),本文基于用戶的微博數(shù)據(jù)進(jìn)行了詞語級情感傾向性判斷的研究。首先采用基于統(tǒng)計量的方法,識別微博語料中的新詞,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去訓(xùn)練語料
3、中詞語的詞向量,獲取詞語之間的內(nèi)在聯(lián)系,最后提出了基于詞向量的情感新詞發(fā)現(xiàn)方法。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看,本文的方法具有一定的實(shí)用價值。
(3)針對新浪微博的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),本文對單條微博的傳播過程做了WEB可視化的分析。首先通過微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),構(gòu)建傳播網(wǎng)絡(luò)。然后根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)者個人信息數(shù)據(jù),從三個方面:節(jié)點(diǎn)的篩選、層次化的信息展示以及交互式功能的設(shè)計論述了可視化的實(shí)現(xiàn)過程。通過可視分析的方式,簡單、快速的找出微博傳播過程中至關(guān)重要的節(jié)點(diǎn),判斷消息傳
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