【摘 要】
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互联网成为网络舆情传播的主要媒介,分析突发事件的情感发展态势,可以探究舆情演变规律并识别潜在风险,为舆情的引导和控制提供决策支持.文章对爬取的微博文本数据进行预处理,基于文本数据的高维特征,首先利用主成分分析方法进行降维,然后采用谱聚类算法,并提出结合潜在狄利克雷分析模型提取文本主题的方法,对每类主题进行情感分析.通过数据可视化方法研究网民的情感倾向,得到网络舆情传播中情感的时空演化规律.研究结果能够清晰地表明网民的情感态度和舆情走向,文章的研究方法为微博舆情的研究提供了新视角.
【机 构】
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哈尔滨商业大学,哈尔滨150028;黑龙江省文化大数据理论应用研究中心,哈尔滨150028;哈尔滨商业大学,哈尔滨150028
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互联网成为网络舆情传播的主要媒介,分析突发事件的情感发展态势,可以探究舆情演变规律并识别潜在风险,为舆情的引导和控制提供决策支持.文章对爬取的微博文本数据进行预处理,基于文本数据的高维特征,首先利用主成分分析方法进行降维,然后采用谱聚类算法,并提出结合潜在狄利克雷分析模型提取文本主题的方法,对每类主题进行情感分析.通过数据可视化方法研究网民的情感倾向,得到网络舆情传播中情感的时空演化规律.研究结果能够清晰地表明网民的情感态度和舆情走向,文章的研究方法为微博舆情的研究提供了新视角.
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