微博负向情感热点话题发现模型

• 作者: 刘一丹 范通让 邸书灵
• 来源期刊: 河北省科学院学报
• 关键词: 微博 负向情感 热点分析 事件发现
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 60-65,78
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.12
• 语种: 中文

摘要

微博中热点话题,尤其负面情感热点话题对舆情的发现起到了重要作用,本文从情感的角度出发,提出了一个面向微博负向情感的热点事件发现模型.首先,在数据预处理阶段除了对微博文本中含有“@”“#”的博文进行过滤,并引入户信息对休眠用户及僵尸用户进行了剔除;其次构造情感分类器,对博文进行情感分类,筛选出负向情感博文;然后根据词频和词语增长速度对主题词进行评价;接着根据词意相似度以及共现度对话题进行聚类;最后通过计算话题负向情感值对负向情感热点话题进行细粒度划分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范通让	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	48	186	8.0	12.0
2	邸书灵	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	29	126	7.0	10.0
3	刘一丹	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0