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特定事件情境下中文微博用户情感挖掘与传播研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-14页
图目录第14-16页
表目录第16-18页
第一章 绪论第18-30页
 第一节 研究背景与问题提出第18-21页
  一、研究背景第18-21页
  二、问题提出第21页
 第二节 研究目标与研究意义第21-23页
  一、研究目标第21-22页
  二、研究意义第22-23页
 第三节 研究思路与研究方法第23-24页
  一、研究思路第23-24页
  二、研究方法第24页
 第四节 研究结构与创新点第24-30页
  一、研究结构第24-27页
  二、研究创新点第27-30页
第二章 研究述评第30-58页
 第一节 基于词典和规则的情感分析综述第31-40页
  一、情感分析概述第31-33页
  二、情感词表构建第33-39页
  三、微博文本情感特征与规则第39-40页
 第二节 在线社交网络用户情感传播研究综述第40-58页
  一、从实际生活中的情绪感染到CMC环境下的情感交流第40-43页
  二、情感对互联网信息传播的影响研究第43-45页
  三、在线社交网络中情感嵌入方法与传播特征研究第45-54页
  四、已有情感传播研究不足第54-58页
第三章 研究设计第58-78页
 第一节 微博用户情感传播研究理论基础与分析框架第58-69页
  一、特定事件情境下微博用户情感生成与传播理论基础第58-63页
  二、特定事件情境下微博用户情感传播研究框架第63-69页
 第二节 数据收集与分析第69-78页
  一、数据收集与处理方法第69-74页
  二、数据分析方法与工具第74-78页
第四章 微博用户情感特征识别第78-112页
 第一节 基于词典的情感分类词表构建第78-101页
  一、目标词汇来源第79-81页
  二、基于HowNet的义项标注第81-82页
  三、目标词分类方法第82-84页
  四、情绪分类词表构建第84-89页
  五、评价分类词表构建第89-101页
 第二节 基于待分析语料的情感词提取第101-105页
  一、分词第101-102页
  二、情感无关词表的构建和扩展第102-103页
  三、词表的使用和进一步扩展第103页
  四、新情感词标记第103-105页
 第三节 微博文本情感特征判断第105-112页
  一、句型语气特征第105-106页
  二、否定词和程度词特征第106-108页
  三、微博表情符号第108-112页
第五章 特定事件情感可视化与文本情感计算第112-140页
 第一节 情感可视化第112-120页
  一、情感可视化方法与步骤第112-114页
  二、情感可视化结果与发现第114-120页
 第二节 情感特征极性强度和类型统计第120-134页
  一、微博表情极性强度和类型统计第120-127页
  二、情感词极性强度和类型统计第127-134页
 第三节 单条微博情感极性计算第134-140页
  一、微博文本情感计算规则第134-136页
  二、微博文本情感计算效果实验第136-138页
  三、微博文本级情感计算统计结果第138-140页
第六章 情感传播网络特征分析第140-164页
 第一节 微博信息传播网络构建与分析第140-154页
  一、微博环境信息传播机制第140-141页
  二、信息传播网络构建第141-145页
  三、信息传播网络结构分析第145-154页
 第二节 用户情感的网络可视化与传播特征分析第154-164页
  一、用户情感的网络分布可视化第154-158页
  二、用户情感与网络特征相关性分析第158-164页
第七章 研究结论与展望第164-174页
 第一节 讨论与建议第164-169页
  一、研究结果讨论第164-167页
  二、应用建议第167-169页
 第二节 研究结论及贡献第169-171页
  一、情感词分类体系和分类词表的构建第169页
  二、情感特征统计和描述方法的完善第169-170页
  三、情感传播特征的探索第170-171页
 第三节 研究局限与展望第171-174页
  一、研究局限第171-173页
  二、未来展望第173-174页
参考文献第174-186页
致谢第186-188页
个人简介及攻读博士学位期间的研究成果第188页

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