微博热点事件的公众情感分析研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-21页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·公众在热点事件中体现的情感倾向 | 第12-19页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·事件发现的研究现状 | 第13-15页 |
| ·情感分析的研究现状 | 第15-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的内容安排 | 第20-21页 |
| 第2章 针对微博文本的数据清理 | 第21-31页 |
| ·概述 | 第21-23页 |
| ·微博文本链接的特性 | 第23-25页 |
| ·基于链接的垃圾微博分类 | 第25-27页 |
| ·实验结果与讨论 | 第27-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于标签的微博热点事件发现 | 第31-55页 |
| ·概述 | 第31-34页 |
| ·微博中的标签使用特性 | 第34-36页 |
| ·微博话题标签与文本主题的关系 | 第36-40页 |
| ·2011年TREC微博检索任务介绍 | 第36-37页 |
| ·基于微博话题标签的微博检索算法 | 第37-40页 |
| ·微博检索实验结果 | 第40页 |
| ·微博事件的特点 | 第40-46页 |
| ·事件的突发性 | 第41-43页 |
| ·流行在线话题 | 第43-45页 |
| ·广告微博 | 第45-46页 |
| ·标签分类与事件发现 | 第46-49页 |
| ·实验 | 第49-53页 |
| ·实验设置 | 第49-51页 |
| ·实验过程与结果 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于情感记号的微博情感分类 | 第55-71页 |
| ·概述 | 第55-56页 |
| ·互联网中的情感记号 | 第56-57页 |
| ·微博中的情感记号及其作用 | 第57-61页 |
| ·广义表情符号 | 第57-59页 |
| ·重复标点现象 | 第59页 |
| ·重复字母词 | 第59-60页 |
| ·微博中情感记号的统计 | 第60-61页 |
| ·基于同现图模型的多语言情感词典构建 | 第61-64页 |
| ·同现图的构造 | 第62页 |
| ·情感词典的构建 | 第62-64页 |
| ·基于情感词典的情感分类 | 第64页 |
| ·实验 | 第64-69页 |
| ·实验设置 | 第65页 |
| ·实验结果 | 第65-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 第5章 中文微博环境下的事件情感分析 | 第71-86页 |
| ·概述 | 第71-73页 |
| ·面向事件类中文微博语境的情感词典构建 | 第73-77页 |
| ·词语节点的选取 | 第73-76页 |
| ·中文微博情感词典的构造 | 第76-77页 |
| ·基于中文情感词典的事件情感分类 | 第77-79页 |
| ·实验 | 第79-85页 |
| ·实验数据 | 第79-83页 |
| ·实验过程与结果 | 第83-85页 |
| ·小结 | 第85-86页 |
| 第6章 微博公众情感分析系统的设计与实现 | 第86-101页 |
| ·概述 | 第86-89页 |
| ·层次与模块设计 | 第89-96页 |
| ·数据抓取与存储 | 第89-93页 |
| ·数据请求与响应 | 第93-96页 |
| ·数据分析与展示 | 第96页 |
| ·系统应用效果 | 第96-100页 |
| ·系统扩展应用 | 第100页 |
| ·小结 | 第100-101页 |
| 第7章 总结与展望 | 第101-104页 |
| ·论文的主要贡献 | 第101-102页 |
| ·工作展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第115-116页 |
