基于情感分類的微博主題挖掘算法的研究及應用.pdf

1、當今，微博在創(chuàng)新科技影響下得到迅猛發(fā)展，使得越來越多的人們在其平臺上發(fā)表對自己關注的各種信息的評論，該平臺已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧Ｔ谖⒉┢脚_上時時刻刻都會產(chǎn)生大量由用戶發(fā)表的言論信息，包括新聞人物、突發(fā)事件、購物體驗等等。這些信息中不僅帶有用戶的情感傾向，而且所含有的主題信息包含著重要的社會價值和商業(yè)價值。因此，分析微博上的評論信息的情感傾向，挖掘出主題信息，找出人們所關心和需要的信息就顯得尤為重要，也成為了當前許多學者的研究熱點

2、。
　　本論文的研究重點是如何從微博評論信息中挖掘出潛在的、具有價值的、蘊含情感的主題信息。論文的主要工作和創(chuàng)新點如下：
　?。?）考慮到評論信息中正向情感的表達和負向情感的表達對主題結(jié)果的意義完全不同，本文提出了一種將文本分類和主題挖掘相結(jié)合的微博主題挖掘算法SC-LDA（Sentiment Classification-Latent Dirichlet Allocation，SC-LDA）。SC-LDA算法的基本思想是：

3、對微博上的評論信息進行分詞處理后的數(shù)據(jù)首先利用支持向量機（Support Vector Machine，SVM)進行情感分類，得到正向情感和負向情感兩類數(shù)據(jù)，然后再利用LDA(Latent Dirichlet Allocation，LDA)模型對已分類的評論信息進行相關主題挖掘。
　　（2）對本文提出的主題挖掘算法（SC-LDA）進行了仿真實驗，仿真結(jié)果表明 SC-LDA對測試數(shù)據(jù)集的大小不敏感，對數(shù)據(jù)源的來源不敏感。同時對獲取的