基于機器學(xué)習(xí)的微博情感分析可視化系統(tǒng).pdf

1、微博,即微型博客（MicroBlog）的簡稱，是一個基于用戶關(guān)系信息分享、傳播以及獲取的平臺，互聯(lián)網(wǎng)用戶可以通過手機、即時通訊軟件和平板電腦等多種途徑即時向外發(fā)布一百四十字以內(nèi)的文本消息，越來越受到互聯(lián)網(wǎng)用戶的青睞。這種社交方式打通了互聯(lián)網(wǎng)和移動通訊網(wǎng)之間的鴻溝，在移動通訊終端爆發(fā)式發(fā)展的今天，人們喜歡甚至開始依賴微博，而且程度越來越深。與此同時，規(guī)模龐大的微博文本又給基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)、自然語言處理領(lǐng)域研究提出了新的挑戰(zhàn)和機遇。在這

2、些海量的文本信息中，有很大一部分是帶有情感信息的微博文本，進行情感文本分類研究，是一個有深遠意義，又非常有挑戰(zhàn)性的問題。同時如果可以設(shè)計一套科學(xué)的可視化展示系統(tǒng)，將微博分析的結(jié)果簡單、直觀的展現(xiàn)出來，必將能夠吸引微博用戶、學(xué)術(shù)研究者、政府決策者、企業(yè)推廣者的使用。
　　針對上述背景，本文研究了基于機器學(xué)習(xí)的微博情感分析可視化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，主體思想為使用帶有表情的微博數(shù)據(jù)作為標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過訓(xùn)練支持向量機（Support Vect

3、or Machine，SVM）模型獲得分類器，最終實現(xiàn)對微博文本信息的情感分類，并使用可視化的方法將微博信息進行展示。論文介紹了機器學(xué)習(xí)理論和微博抓取技術(shù)，分析了系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求和功能需求，給出了系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計，項目服務(wù)器端使用Struts+Spring+Mybatis框架，前端使用HTML5提供操作相對簡潔并且內(nèi)容豐富的可視化界面，并通過Ajax異步獲取微博數(shù)據(jù)，將抓取的數(shù)據(jù)實例化為JAVA實例，轉(zhuǎn)換為JSON格式由前端顯示，同時通