基于机器学习的舆情倾向性分析研究

• 作者: 罗裕隽
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 倾向性分析 机器学习 网络舆情
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 2938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2018.01.011

摘要

随着信息技术的发展,网络已经成为民众表达观点和意愿的主流媒介.网络舆情具有数量大、传播速度快和范围广的特点,面对海量的舆情信息,单靠人工分析和识别的方法远不能满足需求.因此,提出运用词嵌入的方式对文本特征进行抽取,再用机器学习的方法自动对舆情信息的倾向性进行分析.实验比较了几种不同机器学习方法的效果,结果表明,机器学习算法能快速且准确地对舆情倾向性做出判断,其中,集成学习方法在数据集上取得最高准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗裕隽	同济大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0