• 中文微博文本的大数据挖掘——情感分析视角
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中文微博文本的大数据挖掘——情感分析视角

14.4 2.6折 56 八五品

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安徽蚌埠
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作者史伟 著

出版社中国社会科学出版社

出版时间2017-11

版次1

装帧其他

货号545

上书时间2024-10-02

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品相描述:八五品
图书标准信息
  • 作者 史伟 著
  • 出版社 中国社会科学出版社
  • 出版时间 2017-11
  • 版次 1
  • ISBN 9787516193129
  • 定价 56.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
【内容简介】
  随着计算机和网络技术的快速发展,互联网日渐成为各种信息的载体。人们在上面(包括新闻评论、产品评论、情感微博、网络社区等)主动的获取、发布、共享、传播各种观点性信息。这些观点性内容对于电子商务、舆情控制、信息检索等都具有重要的意义和实用价值,对网络文本的观点性内容进行自动情感分析成为Web信息处理的一个热点。

  《中文微博文本的大数据挖掘:情感分析视角》针对中文微博文本,探索从语义和情感本体的角度构建比较完整的情感分析技术,旨在为中文领域的用户、企业、政府等相关方提供更为方便和科学的中文微博文本挖掘工具。
【作者简介】
史伟,湖州师范学院商学院电子商务系副系主任副教授,同济大学管理学博士,2012年美国加州州立大学访问学者。入选浙江省之江青年社科学者,湖州市1112人才工程培养后备人选,湖州师范学院中青年骨干教师,2015年获得湖州师范学院科研成果三等奖。主要从事电子商务、大数据、商务智能、情感分析等研究。主持浙江省自然科学基金项目,浙江省哲学社会科学规划项目,浙江省教育厅一般科研项目,浙江省社科联项目,湖州师范学院校级教学改革项目,湖州师范学院人文社科预研项目等多项课题,参与国家自然科学基金项目,上海市哲学社会科学规划课题多项。发表论文数十篇管理、信息、物流等领域的文章。其中10余篇论文被SCI、EI、一级期刊、CSSCI收录。
【目录】
第一章 引言

第一节 研究背景及意义

一 互联网大数据的产生

二 文本情感分析的应用

三 微博文本中的大数据

第二节 研究现状分析

一 文本情感分析

二 微博研究

三 本体建模理论

第三节 研究目的和内容

一 研究目的和价值

二 本书的主要研究工作

第二章 文献综述

第一节 基于语义的情感分析研究综述

一 主客观文本分类

二 基于语义文本情感极性分类研究

三 情感强度分类研究

第二节 情感本体构建研究综述

一 情感类划分研究

二 情感本体构建研究

第三节 微博研究综述

一 微博本身研究

二 以微博为平台的情感分析研究

本章小结

第三章 微博文本结构化数据量化分析

引言

第一节 微博定义与平台介绍

一 微博定义

二 微博平台

第二节 微博与微博文本的特点

一 微博的特点

二 微博文本的特点

三 微博文本中的特殊符号

第三节 微博用户结构和内容分析

一 微博用户结构

二 微博平台上的内容分析

第四节 微博文本获取与相关计算

一 微博文本获取方法

二 微博文本影响力计算

三 微博话题影响力和热度计算

本章小结

第四章 情感本体模型的构建方法

引言

第一节 本体结构及隶属度确定方法

一 相关研究工作

二 模糊描述逻辑的构造

三 基于FDL的本体结构及其推理

四 基于NGD的本体隶属度确定

第二节 基于知网的情感本体构建

一 情感本体构建基础问题

二 情感本体结构设计

三 基于模糊理论的评价词本体构建

四 基于语义相似度的情感词本体构建

第三节 数据统计

本章小结

第五章 基于情感本体的微博文本特征识别与语义分析

引言

第一节 情感空间模型

第二节 特征识别

一 产品特征评价

二 特征词提取方法

三 语料特征词提取

第三节 情感特征标注

一 基本词性标注

二 句子划分方法

三 产品特征标注

四 情感类标注

第四节 程度词与否定词语义分析

一 程度词语义分析

二 否定词语义分析

三 程度词与否定词不同组合语义分析

第五节 几种影响因子语义分析

一 标点符号语义分析

二 连接词语义分析

三 修辞句语义分析

第六节 不同粒度层情感语义分析

一 句子层情感语义计算

二 段落层和文档层情感语义计算

第七节 实验及数据分析

一 实验流程设计

二 程度词和否定词检测窗口分析

三 特征识别和情感语义准确性分析

四 情感类统计和关系分析

本章小结

第六章 基于情感本体的微博文本半结构化数据挖掘

引言

第一节 基于情感本体的微博产品评论分析

一 基于TFIDF产品特征提取

二 基于BMI评价词提取

三 微博文本影响力计算

四 产品特征观点与情感类型和强度

五 产品评论情感值计算

第二节 基于情感本体的微博公众情感分析

一 相关研究综述

二 公众情感分析方法构建

三 公众情感分析数据与文本清理

四 情感本体构建与文本影响力计算

五 微博文本情感类型和强度

第三节 实验及数据分析

一 微博产品评论实验分析

二 微博公众情感实证分析

本章小结

第七章 基于情感分析的微博文本非结构化数据开发

引言

第一节 微博情感分析

一 微博评论特征

二 微博文本情感因素提取与度量

第二节 博克斯-詹金斯预测模型

一 博克斯-詹金斯模型的基本形式

二 基本模型选择

第三节 自回归情感预测模型

一 自回归模型

二 融入情感因素

三 训练自回归情感预测模型

第四节 实证研究

一 实验设置

二 模型参数选择

三 与其他方法比较

本章小结

第八章 结论与展望

第一节 结论

一 提出了模糊本体结构及隶属度确定方法

二 建立了基于知网的模糊情感本体

三 提出了基于情感本体的微博文本特征识别和语义分析方法

四 建立了基于情感本体的微博情感类型和强度分析系统

五 微博情感分析应用研究——产品销量预测系统

第二节 进一步研究的方向

附录 微博情感分析程序处理

参考文献
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