社交媒体大数据智能情感分析技术9787302635949

谭旭，国防科技大学博士，教授，湖南大学、湘潭大学研究生导师。是“鹏城学者”长期特聘教授、广东省高校“千百十工程”省级培养对象、广东省高职教育专业领军人才、南粤优秀教师。现为广东省视频图像大数据公共安全应用科研团队负责人、广东省信息管理技术教学团队负责人、广东省高职教育计算机类专业教指委秘书长、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员。主持国家自科基金、教育部人文社科基金等项目21项，主编教材2部、专著1部,获中国仿真学会科学技术奖一等奖1项，广东省教育教学成果奖二等奖2项。

第1章社交媒体大数据情感分析的理论基础

1.1社交媒体大数据情感分析的研究背景

1.1.1社交媒体大数据与社会治理

1.1.2社交媒体大数据情感分析的困境与意义

1.2社交媒体大数据情感分析的基本概念

1.2.1社交媒体大数据的定义与特征

1.2.2社交媒体大数据的来源与分类

1.2.3社交媒体大数据情感分析的基本理论

1.3社交媒体大数据情感分析的研究进展、现状及趋势

1.3.1社交媒体文本数据挖掘方法

1.3.2社交媒体数据表示学习技术

1.3.3社交媒体文本情感计算任务

1.3.4社交媒体数据舆情计算应用

1.4本章小结

参考文献

第2章社交媒体大数据网络爬取与数据预处理

2.1什么是网络爬虫

2.1.1网络爬虫的定义

2.1.2网络爬虫的流程

2.1.3网络爬虫的类型

2.1.4网络爬虫的工具

2.2网页和网站的基础知识

2.2.1网页的构成

2.2.2网站的构成

2.2.3网页开发者工具

2.3基于Python的爬虫库

2.3.1Python爬虫库概览

2.3.2requests库安装和体验

2.3.3利用requests库爬取百度贴吧案例

2.4基于Python的爬虫框架

2.4.1Python爬虫框架概览

2.4.2Scrapy爬虫操作入门

2.4.3利用Scrapy爬取微博网站案例

2.5基于Python的文本数据预处理

2.5.1文本数据预处理的范畴

2.5.2文本数据预处理的工具与方法

2.5.3文本数据预处理流程

2.5.4文本数据预处理案例

2.6本章小结

参考文献

第3章社交媒体大数据智能情感分析方法与技术

3.1社交媒体大数据情感分析方法

3.1.1社交媒体大数据情感分析基础方法

3.1.2社交媒体大数据情感分析常用方法

3.1.3社交媒体大数据情感分析智能方法

3.2社交媒体大数据智能情感分析关键技术

3.2.1信息抽取技术

3.2.2情感分析技术

3.2.3谣言检测技术

3.2.4话题识别技术

3.2.5热点发现技术

3.3社交媒体大数据智能情感分析理论基础

3.3.1预训练模型

3.3.2循环神经网络模型

3.3.3卷积神经网络模型

3.3.4注意力机制

3.4本章小结

参考文献

第4章社交媒体大数据智能情感分析全流程建模

4.1社交媒体大数据主题分析模型建构

4.1.1社交媒体大数据主题建模原理

4.1.2改进的LDA主题分析模型

4.2社交媒体大数据智能情感分析模型建构

4.2.1RAE深度学习模型

4.2.2改进的BERT预训练模型

4.3社交媒体大数据智能情感预测模型建构

4.3.1基于计量经济学模型的舆情情感预测

4.3.2基于机器学习模型的舆情情感预测

4.4社交媒体大数据智能情感分析框架

4.5本章小结

参考文献

第5章基于社会热点事件的实例分析

5.1“魏则西事件”的社交媒体大数据情感分析全流程建模

5.1.1“魏则西事件”的案例选择与描述

5.1.2“魏则西事件”的数据收集与预处理

5.1.3“魏则西事件”的情感分析结果

5.1.4“魏则西事件”的主题建模结果

5.1.5“魏则西事件”以主题建模为基础的情感分析结果

5.1.6“魏则西事件”以情感分类为基础的情感预测结果

5.1.7“魏则西事件”的社交媒体大数据情感分析讨论

5.2“疫苗接种情绪”的社交媒体大数据情感分析全流程建模

5.2.1“疫苗接种情绪”的案例选择与描述

5.2.2“疫苗接种情绪”的数据收集与预处理

5.2.3“疫苗接种情绪”的主题建模结果

5.2.4“疫苗接种情绪”的情感分析结果

5.2.5“疫苗接种情绪”以情感分类为基础的主题建模结果

5.2.6“疫苗接种情绪”以情感分类为基础的情感预测结果

5.2.7“疫苗接种情绪”的社交媒体大数据情感分析讨论

5.3本章小结

参考文献

第6章总结与展望

6.1研究总结

6.2研究展望

第1章社交媒体大数据情感分析的理论基础

1.1社交媒体大数据情感分析的研究背景

1.1.1社交媒体大数据与社会治理

2022年10月，党的二十大胜利召开，为我们描绘了在新的历史条件下以中国式现代化全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴的宏伟蓝图，为加快我国社会治理现代化指明了方向。党的二十大报告对“推进国家安全体系和能力现代化，坚决维护国家安全和社会稳定”作出了战略部署，强调“提高公共安全治理水平，提高重大突发公共事件处置保障能力”，要求“完善社会治理体系，健全共建共治共享的社会治理制度，提升社会治理效能”。由此，我们要紧紧围绕“十四五”规划和2035远景目标等重大节点，全面达成“到2035年基本实现社会治理现代化，到本世纪中叶全面实现社会治理现代化”。民之所盼，政之所向，根据人民网在2023年2月1日-27日期间开展的由581万人次参与的第22次全国两会调查，“社会治理”关注度再次入围前十。

在此背景下，新时期我国社会不断涌现的新变化和新需求对党和政府应对社会问题和提供公共服务提出了更高要求。大数据技术的深度数据挖掘、广度信息聚合、扁平网络传递等特性正好与社会治理改革的需求相契合，现代社会治理理念所强调的治理主体的多元化、治理过程的互动性、治理手段的科学化等有了更强的技术支持和更广阔的实践空间，能够更好地赋能民生福祉。在社交媒体与大数据技术、人工智能技术的融合趋势下，已然成为推动我国社会治理改革的重要契机和核心技术力量。

1.全国社交媒体发展强劲

根据中国互联网络信息中心（CNNIC)在京发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示（中国互联网络信息中心，2022），截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，互联网普及率达到75.6%。我国互联网络蓬勃发展，超10亿网民见证了我国网络强国的建设历程。随着大数据、云计算、人工智能等技术的加速创新，互联网的应用也呈多元发展态势，在线支付、在线购物和社区团购等电子商务应用层出不穷，视频直播、网络游戏、网络音乐和网络文学等网络娱乐应用日新月异，网约车和在线医疗等公共服务应用方兴未艾。互联网应用的高速发展颠覆了网民生活的全领域、全过程，互联网不再是脱离现实社会的虚拟空间，互联网的去匿名性、缺场行动的常态化和互联网空间的商业化，使得互联网空间正在被再生产为具有经济、政治等现实意义的社会——网络空间[1]。

在互联网的接入方式上，随着移动智能设备的发展，社交媒体作为网络空间的重要表现形式，在互联网的沃土上蓬勃发展。根据《2021中国社交媒体发展报告》显示，超过一半的中国城市居民已经成了社交媒体用户，社交媒体用户在各年龄层的渗透率全面增长。10~49岁网民构成移动互联的主要用户，占全部移动用户的68.9%。中国移动互联网网民平均日上网时长超过4.07小时(中国互联网络信息中心，2021)。作为社交媒体应用的“头部”阵营成员，超过25%的用户每日使用微信的时长超过4小时。《2020年微博用户发展报告》显示，截至2020年年底，新浪微博的月活用户（monthly active users,MAU）达到了5.21亿人。由此可见，微博、微信等社交媒体为广大用户提供了分享日常生活和情绪状态的交互平台，社交媒体平台成为用户表达观点和反映诉求的“网络舆论场”，开启了由社交媒体主导信息流与影响流的移动互联新纪元。

2.社交媒体大数据推动社会治理变革

新冠肺炎疫情暴发以来，数据的采集、存储、分析和应用都进入了一个新阶段，我国社会真正进入了“大数据时代”。用户产生的海量网络信息行为被记录在社交媒体中，赋予了社交媒体数据典型的大数据（big data)特征：数据传输速度快、应用范围广、更新频率快等，成为大数据时代数据仓库的重要组成部分。社交媒体大数据蕴含着大量形式复杂多样、价值深埋有待挖掘的信息，为党和政府新时期的社会治理提供了重要契机。习近平总书记在全面深化改革委员会第十二次会议上强调：“要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面发挥支撑作用[2]。”基于社交媒体大数据的数字化管控技术在新冠肺炎疫情全球大流行期间发挥了重要作用，加速了数字社会智能化治理时代的到来。

本专著系统介绍了社交媒体大数据智能情感分析的理论方法、关键技术及其在社会热点事件中的建模与应用。全书共分为三个篇章，一是理论基础篇，详细介绍了社交媒体智能情感分析的理论基础与主流大数据抓取及预处理技术；二是模型方法篇，创新提出了面向社会热点事件的智能情感分析框架，对社交媒体情感的形成、演化、干预与预测全过程行智能建模分析；三是案例应用篇，通过实际案例介绍了如何应用社交媒体大数据智能情感分析方法解决实际问题。