摘要
社交媒体舆情监测是社交媒体分析的热点研究问题,学界和工业界取得了很多研究成果。但目前针对热门话题舆情监测研究中,往往只在整体上关注事件舆情趋势,而没有对事件内部不同的讨论主题进行分析。鉴于此,该研究将主题分类模型引入到舆情监测中来,并在此基础上,以时间为脉络进行面向主题的情感分析。并以"北京市单双号限行常态化"这一微博话题为例进行实证研究,通过各个时段"北京市单双号限行常态化"这一微博话题群体情感倾向变化的分析,为舆情的监测提供对象和时点选择的参考建议。
The monitoring of the public sentiment is a popular issue in the study of social media where a myriad of researches concentrate on the general trend of public sentiment towards certain event. However, few of them has analyzed the public sentiment towards various topics on the event. This paper focuses a topic-oriented sentiment analysis on temporal term. And the Weibo on the event of ＇regular＇ odd-even ＇vehicle restriction in Beijing＇ is selected as the target of our work. By observing the sentimental trend of the different topics on this event, we attempt to offer feasible suggestions for public sentiment monitoring.
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2015年第5期143-151,159,共10页
Journal of Chinese Information Processing
基金
北京市自然科学基金(9142014)
关键词
舆情监测
短文本情感分析
朴素贝叶斯
public sentiment monitoring
short text analysis
Naive Bayes
作者简介
张瑜（1995-），本科。主要研究领域为电子商务。E-mail：zhangyubut@foxmail．com
李兵（1970-），通信作者，博士，教授，主要研究领域为社会网络分析和数据挖掘。E—mail：lb0501@126．com
刘晨玥（1994-），本科，主要研究领域为信息管理。E—mail：liuchenyue1617@sina．com
