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题名基于偏差规则马尔可夫模型的网络舆情情感预测研究
被引量：3
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作者
史伟
薛广聪
何绍义
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机构
浙江海洋大学经济与管理学院
湖州师范学院信息工程学院
加州州立大学圣伯纳迪诺分校商业与公共管理学院
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出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第9期1065-1077,共13页
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基金
国家社会科学基金一般项目“重大突发事件中网民情感状态演变规律及引导研究”(20BXW013)。
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文摘
针对微博短文本评论,基于情感分析技术,从情感类转移等角度实现对网络舆情演变趋势的预测。本文以突发事件“新冠肺炎疫情”初期的相关微博评论文本作为研究对象,基于扩展关联规则Apriori算法和马尔可夫链提出一种新的方法,即偏差规则马尔可夫模型(the deviation rules Markov model,DRMM)。该模型分析了网民情感类间的相关性和转移性,通过计算不同的情感类转移概率、构建时变的情感状态转移矩阵对疫情初期网民情感状态的变化趋势进行预测。实验采取平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean squared error,RMSE)来衡量模型预测值与真实值之间的误差。研究结果表明,该模型具有较好的有效性和准确性,预测值和真实值的拟合效果在预期范围之内。
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关键词
情感转移
网络舆情
短文本挖掘
关联规则
马尔可夫链
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Keywords
emotion transfer
network public opinion
short text mining
association rules
Markov chain
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分类号
C912.63
[经济管理]
G206
[文化科学—传播学]
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题名情感视角下的网络舆情研究综述
被引量：12
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作者
史伟
薛广聪
何绍义
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机构
湖州师范学院经济管理学院
湖州师范学院信息工程学院
加州州立大学圣伯纳迪诺分校商业与公共管理学院
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出处
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2022年第1期105-118,共14页
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基金
国家社会科学基金一般项目“重大突发事件中网民情感状态演变规律及引导研究”(20BXW013)的研究成果之一。
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文摘
[目的/意义]基于情感视角对国内外网络舆情的研究进展和发展趋势进行分析,旨在帮助相关领域学者了解其研究热点和发展方向,为未来进一步的拓展研究提供理论支持和参考。[研究设计/方法]运用词云、CiteSpace对该领域文献数量、关键词、研究热点进行可视化分析,并通过文献分析法对国内外网络舆情情感分类、情感演化、情感预测和网络舆情治理四个方面的研究进展进行归纳与对比。[结论/发现]通过对国内外相关文献的归纳和整理,综述了情感视角下的网络舆情研究情况,总结出该领域未来的发展方向。[创新/价值]从网络舆情情感分析的不同阶段对国内外网络舆情研究进行梳理,分析了研究要点和未来发展方向,为进一步开展网络舆情研究提供参考。
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关键词
网络舆情
情感分类
情感演化
情感预测
舆情治理
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Keywords
Network public opinion
Sentiment classification
Sentiment evolution
Sentiment prediction
Public opinion management
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分类号
G203
[文化科学—传播学]
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