基于在线评论情感分析的中文图书评价研究
这是一篇关于主题提取,情感分析,图书评价,在线图书评论的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展和消费方式的改变,人们对网络购物、在线交流的需求日渐增长,在线评论作为一种新的分享形式极大满足了人们网络购物的信息需求。在线评论有如购物评论、图书评论、体验评论等多元的表现形式,其中,在线图书评论得到了众多书籍爱好者的青睐。在线图书评论不仅是读者阅读分享和购书交流的主要途径,还是学者进行图书评价的重要参考维度。因此,在线图书评论在开展图书评价、用户情感等研究中发挥着重要的作用。然而,在线评论数据在不同平台中开放获取程度存在显著差异,获取难易水平不同,加之在线评论口语化程度高,数据处理过程繁杂,挖掘在线图书评论的内容和情感不仅需要综合考虑平台属性和用户分类问题,还要应用一定的数据挖掘技术以辅助分析,因而综合考虑上述要素开展的相关研究甚少。由此,本研究以平台间差异和评论内容为切入点,通过主题建模和情感分析等数据分析方法,同时将模糊数学方法融入评价结果,开展基于在线评论情感分析的中文图书评价。实验结果表明,本研究所提出的中文图书评价方法可以更好地应对网络平台中在线评论的抽象性和图书评价的具体性之间的现实差异,以客观反映读者对图书的真实评价。本研究主要工作主要包括以下三个方面:首先,系统梳理国内外基于在线图书评论的图书评价相关研究,指出仅依靠替代计量和传统计量指标开展图书评价的局限性问题,同时针对不同图书平台在发挥其自身商业价值或社交功能上的独特优势,说明全面考虑不同平台的图书评论数据在图书评价中的重要性。在此基础上,提出基于在线评论研究图书评价量化方法的必要性:分析两种不同性质平台(图书交流平台和电商平台)中在线图书评论的内容信息方面的差异,进而探讨用户、读者对两种平台的关注度和认可度,以获取得到较为综合的图书评价结果。其次,深入剖析现有的图书在线评论维度中评价内容和指标选取的相关研究,分析其存在的问题——评价内容和指标的选取中具有一定的沿用性和主观性。为解决上述问题,本研究采用数据驱动的方式,通过爬取并挖掘在线图书评论的信息,选取聚类效果更佳的主题分类器,分别对两平台的评论内容进行主题建模和提取,发现并识别读者关注度较高的属性特征。同时,基于SO-PMI点互信息算法丰富和扩展Boson情感词典,并结合网络用户评论的特点设计情感分析的句法计算规则,从而实现在线图书评论的数据挖掘。最后,借鉴模糊数学的计算方法,将主题提取下的主题强度结果作为权重集,将各主题的情感平均得分作为算子集,综合计算基于在线图书评论的图书综合评价值。并将评价结果与当当网中的图书榜单排名和豆瓣读书中的豆瓣评分进行对比分析,验证本研究评价方法的全面性和可行性。本研究提出的方法不仅能够有效改善单一平台评价结果的片面性问题,还能够真实客观地反映读者对图书的情感,使图书评价结果从商业色彩明显的图书榜单中分离出来,以解决当前评价方式与读者需求之间的错位问题。同时,本研究给出的方法能够有效发现和识别小众口碑图书,从而有助于图书经销商和图书服务机构顺利开展图书营销和推广工作。
基于在线评论情感分析的中文图书评价研究
这是一篇关于主题提取,情感分析,图书评价,在线图书评论的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展和消费方式的改变,人们对网络购物、在线交流的需求日渐增长,在线评论作为一种新的分享形式极大满足了人们网络购物的信息需求。在线评论有如购物评论、图书评论、体验评论等多元的表现形式,其中,在线图书评论得到了众多书籍爱好者的青睐。在线图书评论不仅是读者阅读分享和购书交流的主要途径,还是学者进行图书评价的重要参考维度。因此,在线图书评论在开展图书评价、用户情感等研究中发挥着重要的作用。然而,在线评论数据在不同平台中开放获取程度存在显著差异,获取难易水平不同,加之在线评论口语化程度高,数据处理过程繁杂,挖掘在线图书评论的内容和情感不仅需要综合考虑平台属性和用户分类问题,还要应用一定的数据挖掘技术以辅助分析,因而综合考虑上述要素开展的相关研究甚少。由此,本研究以平台间差异和评论内容为切入点,通过主题建模和情感分析等数据分析方法,同时将模糊数学方法融入评价结果,开展基于在线评论情感分析的中文图书评价。实验结果表明,本研究所提出的中文图书评价方法可以更好地应对网络平台中在线评论的抽象性和图书评价的具体性之间的现实差异,以客观反映读者对图书的真实评价。本研究主要工作主要包括以下三个方面:首先,系统梳理国内外基于在线图书评论的图书评价相关研究,指出仅依靠替代计量和传统计量指标开展图书评价的局限性问题,同时针对不同图书平台在发挥其自身商业价值或社交功能上的独特优势,说明全面考虑不同平台的图书评论数据在图书评价中的重要性。在此基础上,提出基于在线评论研究图书评价量化方法的必要性:分析两种不同性质平台(图书交流平台和电商平台)中在线图书评论的内容信息方面的差异,进而探讨用户、读者对两种平台的关注度和认可度,以获取得到较为综合的图书评价结果。其次,深入剖析现有的图书在线评论维度中评价内容和指标选取的相关研究,分析其存在的问题——评价内容和指标的选取中具有一定的沿用性和主观性。为解决上述问题,本研究采用数据驱动的方式,通过爬取并挖掘在线图书评论的信息,选取聚类效果更佳的主题分类器,分别对两平台的评论内容进行主题建模和提取,发现并识别读者关注度较高的属性特征。同时,基于SO-PMI点互信息算法丰富和扩展Boson情感词典,并结合网络用户评论的特点设计情感分析的句法计算规则,从而实现在线图书评论的数据挖掘。最后,借鉴模糊数学的计算方法,将主题提取下的主题强度结果作为权重集,将各主题的情感平均得分作为算子集,综合计算基于在线图书评论的图书综合评价值。并将评价结果与当当网中的图书榜单排名和豆瓣读书中的豆瓣评分进行对比分析,验证本研究评价方法的全面性和可行性。本研究提出的方法不仅能够有效改善单一平台评价结果的片面性问题,还能够真实客观地反映读者对图书的情感,使图书评价结果从商业色彩明显的图书榜单中分离出来,以解决当前评价方式与读者需求之间的错位问题。同时,本研究给出的方法能够有效发现和识别小众口碑图书,从而有助于图书经销商和图书服务机构顺利开展图书营销和推广工作。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
互联网金融违规事件舆情主题情感演化规律研究
这是一篇关于网络舆情,金融违规,主题提取,情感倾向分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的发展和5G时代的来临,互联网已经颠覆了人类传统的生活社交方式,成为人们日常生活的重要部分,并体现在社交、金融交易等主要方面。各种新型的互联网社交平台大量出现,为公众提供了更多表达意见的机会,使他们能够更加自由地表达自己的情感和态度。因此,网上热门事件此起彼伏,网络舆情也不断出现。与此同时,我国的互联网金融领域发展也非常迅速。互联网金融将传统金融机构与网络公司紧密结合,利用平台和技术实现在线支付、融资、理财等服务。在快速发展的同时,由于监管缺失和信息不透明,互联网金融行业积累了大量的风险。如果互联网金融违规行为被发现并在互联网上曝光,就有很大的机会形成热点话题,吸引大批公众关注,造成网络舆情。因此,对互联网金融安全的研究越来越引起管理决策层的关注,同时也逐步融入到宏观经济研究体系中。本文针对凤凰金融逾期不还和相互宝无照保险两类典型的互联网金融违规行为,将舆情传播过程划分为阶段模型,并对其舆情主题和情感演化规律进行了分析。舆情主题分析采用共现知识图谱获取整体舆情主题,并使用LDA模型(Latent Dirichlet Allocation)对各阶段舆情主题进行分析,探讨舆情主题的演变规律。情感倾向分析构建基于词向量相似度的情感词典,基于语义规则对舆情数据评分并分类,使用LSTM模型(Long Short-Term Memory)对舆情的情感倾向进行分类预测,并绘制词云图,展示不同情感舆情关键词在每个阶段的变化情况。本研究对互联网金融违规行为的舆情进行分析,将金融违规行为的舆情主题划分为四类,并结合舆情阶段划分和情感倾向对舆情演化规律进行挖掘和讨论,具有创新性和参考性。本文的研究结果可为舆情预警工作提供重要依据,在舆情监督和文本分析等应用领域具有理论意义和实际价值。
互联网金融违规事件舆情主题情感演化规律研究
这是一篇关于网络舆情,金融违规,主题提取,情感倾向分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的发展和5G时代的来临,互联网已经颠覆了人类传统的生活社交方式,成为人们日常生活的重要部分,并体现在社交、金融交易等主要方面。各种新型的互联网社交平台大量出现,为公众提供了更多表达意见的机会,使他们能够更加自由地表达自己的情感和态度。因此,网上热门事件此起彼伏,网络舆情也不断出现。与此同时,我国的互联网金融领域发展也非常迅速。互联网金融将传统金融机构与网络公司紧密结合,利用平台和技术实现在线支付、融资、理财等服务。在快速发展的同时,由于监管缺失和信息不透明,互联网金融行业积累了大量的风险。如果互联网金融违规行为被发现并在互联网上曝光,就有很大的机会形成热点话题,吸引大批公众关注,造成网络舆情。因此,对互联网金融安全的研究越来越引起管理决策层的关注,同时也逐步融入到宏观经济研究体系中。本文针对凤凰金融逾期不还和相互宝无照保险两类典型的互联网金融违规行为,将舆情传播过程划分为阶段模型,并对其舆情主题和情感演化规律进行了分析。舆情主题分析采用共现知识图谱获取整体舆情主题,并使用LDA模型(Latent Dirichlet Allocation)对各阶段舆情主题进行分析,探讨舆情主题的演变规律。情感倾向分析构建基于词向量相似度的情感词典,基于语义规则对舆情数据评分并分类,使用LSTM模型(Long Short-Term Memory)对舆情的情感倾向进行分类预测,并绘制词云图,展示不同情感舆情关键词在每个阶段的变化情况。本研究对互联网金融违规行为的舆情进行分析,将金融违规行为的舆情主题划分为四类,并结合舆情阶段划分和情感倾向对舆情演化规律进行挖掘和讨论,具有创新性和参考性。本文的研究结果可为舆情预警工作提供重要依据,在舆情监督和文本分析等应用领域具有理论意义和实际价值。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
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