基于短文本及情感分析的微博舆情分析

• 作者: 李岩 赵剑 韩斌
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 热点事件 短文本聚类 情感分析
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 240-243
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 5454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.12.063

摘要

为解决微博文本呈现的不完整性、稀疏性及碎片化等特性，设计基于短文本聚类及用户评论情感分析的微博舆情系统；通过对短语消息流会话的抽取，解决短信息的不完整性及交错性问题；通过对TF-IDF的改进，解决因关键词稀疏带来的相似度漂移问题；设计的短文本聚类混合算法能够有效地对微博文本信息聚类且能满足准确性和伸缩性的要求。情感词分析法能够针对热点话题的评论进行分析，识别出其情感倾向及演化规律，进一步了解网民对热点话题的观点及态度，最后通过实验验证了方法的可行性及实验效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩斌	江苏科技大学计算机科学与工程学院	54	609	12.0	24.0
2	李岩	江苏科技大学计算机科学与工程学院	5	47	3.0	5.0
3	赵剑	江苏科技大学计算机科学与工程学院	2	35	2.0	2.0