面向微博事件的民众情绪分类及原因分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 情感分类 | 第10-12页 |
| 1.2.2 文档聚类 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 面向微博事件的情绪层次分类 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 算法介绍 | 第16-24页 |
| 2.2.1 数据获取 | 第17-21页 |
| 2.2.2 文本向量表示算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 文本分类算法 | 第22-24页 |
| 2.3 实验与分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 评价标准介绍 | 第24-25页 |
| 2.3.2 情绪层次分类实验与分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于用户历史微博建模的微博情绪分类 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 算法介绍 | 第27-31页 |
| 3.2.1 数据获取与处理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 用户历史微博建模 | 第29-31页 |
| 3.3 实验与分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 评价标准介绍 | 第31页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于微博事件的情感分布及拐点原因分析 | 第35-53页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 算法介绍 | 第35-48页 |
| 4.2.1 数据获取 | 第36-40页 |
| 4.2.2 子事件聚类 | 第40-47页 |
| 4.2.3 原因分析 | 第47-48页 |
| 4.3 实验与分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 评价标准介绍 | 第48-49页 |
| 4.3.2 子事件聚类 | 第49-51页 |
| 4.3.3 情感分布及情绪拐点原因分析 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
