| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 选题背景 | 第7页 |
| 1.2 问题提出 | 第7-8页 |
| 1.3 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3.1 研究的理论意义 | 第8页 |
| 1.3.2 研究的应用价值 | 第8-9页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第9-11页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第10-11页 |
| 2 国内外相关研究现状 | 第11-18页 |
| 2.1 情绪驱动信息行为相关研究 | 第11-12页 |
| 2.2 微博文本内容对微博情绪的影响规律相关研究 | 第12-15页 |
| 2.2.1 群体情绪的产生 | 第13-14页 |
| 2.2.2 微博文本内容对微博情绪的影响研究 | 第14-15页 |
| 2.3 突发事件情境下微博舆情预警方法研究现状 | 第15-16页 |
| 2.4 研究评述 | 第16-18页 |
| 3 突发事件情境下微博情绪和用户信息行为相互影响规律研究 | 第18-29页 |
| 3.1 微博文本内容情绪分析 | 第18-19页 |
| 3.2 微博情绪和用户信息行为影响规律分析方法 | 第19-21页 |
| 3.2.1 基于因果贝叶斯网的微博舆情主导情绪识别方法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 微博情绪与用户信息行为影响规律分析 | 第21页 |
| 3.3 突发事件情境下微博情绪和用户信息行为间影响规律实验 | 第21-29页 |
| 3.3.1 规律发现过程描述 | 第22-27页 |
| 3.3.2 规律发现结果与分析 | 第27-29页 |
| 4 突发事件情境下微博文本内容与微博情绪间影响规律研究 | 第29-44页 |
| 4.1 突发事件情境下微博舆情不同阶段特征词识别 | 第30-31页 |
| 4.1.1 微博舆情的阶段划分 | 第30-31页 |
| 4.1.2 微博舆情各阶段特征词识别 | 第31页 |
| 4.2 基于Lasso回归的微博文本内容和微博情绪间影响规律研究 | 第31-33页 |
| 4.2.1 Lasso回归 | 第31-32页 |
| 4.2.2 微博文本内容与微博主导绪间影响规律分析 | 第32-33页 |
| 4.3 微博文本内容和微博情绪间影响规律研究实验 | 第33-44页 |
| 4.3.1 数据描述与预处理 | 第33页 |
| 4.3.2 规律发现过程描述 | 第33-43页 |
| 4.3.3 结果分析与规律发现 | 第43-44页 |
| 5 突发事件情境下微博舆情动态预警模型研究 | 第44-58页 |
| 5.1 突发事件情境下微博舆情动态预警模型选择 | 第44-46页 |
| 5.1.1 突发事件情境下微博舆情的特点 | 第44-45页 |
| 5.1.2 贝叶斯网络的原理 | 第45-46页 |
| 5.2 突发事件情境下微博舆情动态预警模型构建 | 第46-51页 |
| 5.2.1 微博舆情动态预警指标构建 | 第46-48页 |
| 5.2.2 微博舆情动态预警模型构建 | 第48-51页 |
| 5.3 突发事件情境下微博舆情动态预警实验 | 第51-58页 |
| 5.3.1 数据描述与离散化处理 | 第51-52页 |
| 5.3.2 实验过程 | 第52-55页 |
| 5.3.3 实验结果评价指标 | 第55-56页 |
| 5.3.4 实验结果分析 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
