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微博主题中用户情感倾向的判定与分析
  • ISSN号:1673-4807
  • 期刊名称:《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:C939[经济管理—管理学;社会学] C919
  • 作者机构:[1]江苏科技大学经济管理学院,镇江212003, [2]南加州大学VITERBI工程学院,美国加利福尼亚州90007, [3]中国科学技术大学信息学院,合肥230027
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61503159,71331003,71271104,71471979); 江苏高校哲学社会科学基金资助项目(2016SJB630097)
中文摘要:

运用一套紧跟前沿领域的微博情感倾向判定算法对微博主题中的用户情感倾向进行判定与分析.首先,对该算法进行介绍;其次,运用真实的微博数据测试样本对算法进行测试,评估该算法对微博分析的准确度,表明该算法在微博用户情感倾向判定方面具有较高的预测精度;然后,分别对以中国两会和日本地震为主题的新浪微博用户的情感倾向进行判定与分析,每个主题的统计结果符合现实社会及历史因素的常规逻辑分析,验证了该算法的可靠性和应用性;最后,通过只统计每个主题一半用户的情感倾向,得到与统计全部用户情感倾向基本一致.这说明对于具有超大用户数量参与的微博主题大数据,只需要统计一定比例用户的情感倾向,可以得到全部用户情感倾向的统计结果,因此可以大幅减少统计时间,且保证了结果有效性,对微博用户情感倾向的判定和分析具有重要理论意义和实际应用价值.

英文摘要:

We use a new algorithm to determine and analyze the sentiment orientation of Chinese micro-biog. Firsly, the algorithm is introduced in detail. Secondly, a test sample is used to evaluate the accuracy of the algorithm, which shows that our algorithm has good prediction accuracy in the determination of micro-blog sentiment orientation. Thirdly, we determine and analyze the sentiment orientation of sina micro-blog users with the two topics of the China two sessions and Japanese earthquake. The statistical results of each topic are in line with the logical analysis of the social and historical factors, which verify the reliability and applicability of our algorithm. Finally, we have further found that the statistical results of half micro-blog users are almost the same with the ones of total micro-blog users for each topic. This implies that the statistical results of total micro-blog users can be gotten only through analyzing a certain proportion of the big data. This is significant for theoretical research and practical application in the determination and analysis of micro-blog sentiment orientation.

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期刊信息
  • 《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江苏教育厅
  • 主办单位:江苏科技大学
  • 主编:许俊华
  • 地址:江苏省镇江市梦溪路2号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbjust@vip.sohu.com
  • 电话:0511-84401109
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-4807
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1765/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,省期刊优秀...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:2516