基于主觀傾向性分析的微博群體信息采集研究的開題報(bào)告

基于主觀傾向性分析的微博群體信息采集研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義伴隨著互聯(lián)網(wǎng)以及社交媒體的發(fā)展，微博成為了一種重要的信息傳播平臺，有著大量的用戶和內(nèi)容。然而，隨著信息量的增加，很多用戶難以從中獲取有價(jià)值的信息。因此，為了更好的理解微博群體并從中獲取有用信息，本研究擬以主觀傾向性分析為基礎(chǔ)，結(jié)合文本挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，采集微博群體信息，挖掘有用的信息。目前，微博群體信息采集研究已經(jīng)是研究的熱點(diǎn)之一，并且取得了很多有意義的研究成果。但是，在采集信息的過程中，如何通過主觀傾向性分析方法準(zhǔn)確捕捉微博群體的情感和偏差，以及如何將其應(yīng)用到實(shí)際應(yīng)用程序中，仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。因此，本文旨在結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，探討主觀傾向性分析在微博群體信息采集中的應(yīng)用。二、研究目標(biāo)和方法1、研究目標(biāo)：本研究的主要目標(biāo)是探討主觀傾向性分析方法在微博群體信息采集中的應(yīng)用，確定微博信息中的主觀情感，建立情感模型，以及分析和驗(yàn)證模型的有效性和準(zhǔn)確度。2、研究方法：1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集一定的微博數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行文本預(yù)處理，去掉無用信息，對文本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。2)構(gòu)建情感詞典：構(gòu)建情感詞典，相當(dāng)于對文本進(jìn)行歸類，將每個(gè)單詞或短語歸為正面、負(fù)面或中性情感類別。3)情感計(jì)算：通過情感詞典識別文本的情感，并計(jì)算正面和負(fù)面情感的分?jǐn)?shù)。4)建立模型：使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，建立情感模型，來提高情感識別的效果和準(zhǔn)確度。5)實(shí)驗(yàn)評估：實(shí)現(xiàn)算法模型，以微博數(shù)據(jù)為輸入，輸出情感分析結(jié)果，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評估來驗(yàn)證模型的有效性。三、預(yù)期研究成果本研究預(yù)期得到以下方面的研究成果：1、基于主觀傾向性分析的微博群體信息采集方法研究。2、構(gòu)建情感詞典，從微博信息中準(zhǔn)確提取關(guān)鍵信息。3、建立情感模型，并評估其準(zhǔn)確度和有效性。4、實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序，方便用戶在微博群體中獲取有用信息。四、研究方案和時(shí)間安排1、研究方案第一階段（1周）：文獻(xiàn)綜述，了解研究現(xiàn)狀和研究動態(tài)。第二階段（2周）：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，獲取微博數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，尤其是去掉無用信息。第三階段（2周）：構(gòu)建情感詞典，將每個(gè)單詞或短語歸為正面、負(fù)面或中性情感類別，并且對詞典進(jìn)行評估和更新。第四階段（2周）：情感計(jì)算，通過情感詞典計(jì)算微博信息的正面和負(fù)面情感分?jǐn)?shù)。第五階段（3周）：建立情感模型，并進(jìn)行評估。使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建立情感模型。第六階段（2周）：實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評估。實(shí)驗(yàn)評估來驗(yàn)證模型的有效性。第七階段（1周）：撰寫論文，進(jìn)行總結(jié)和報(bào)告。2、時(shí)間安排：第1周：文獻(xiàn)綜述第2-3周：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理第4-5周：情感詞典構(gòu)建和評估第6-7周：情感計(jì)算第8-10周：建立情感模型第11-12周：實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序和實(shí)驗(yàn)評估第13周：寫論文和總結(jié)五、參考文獻(xiàn)1.Zhu,X.,&Zhang,H.(2018).Asurveyofopinionminingandsentimentanalysisinsocialmedia.MiningTextData,23-46.2.Tang,B.,&Chen,Q.(2018).SentimentanalysisinChinesesocialmedia:Areviewandresearchagenda.InformationProcessing&Management,54(5),817-837.3.O'Connor,B.,Balasubramanyan,R.,Routledge,B.R.,&Smith,N.A.(2010).Fromtweetstopolls:Linkingtextsentimenttopublicopiniontimeseries.ICWSM,11,122-129.4.Hu,M.,&Liu,B.(2018).Miningandsummarizingcustomerreviews.ACMSIGKDDExplorationsNewsletter,5(2),168-177.5.Pang,B.,&Lee,L.(2008).Opinionmi