【摘 要】
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以微博为首的社交网络已经成为人们日常生活中表达观点、分享情感的重要平台.随着微博用户规模的日益庞大,观点信息数据大量涌现.在海量的微博数据中,主要存在着两类主观文本
【机 构】
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西北工业大学计算机学院 西安710072
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以微博为首的社交网络已经成为人们日常生活中表达观点、分享情感的重要平台.随着微博用户规模的日益庞大,观点信息数据大量涌现.在海量的微博数据中,主要存在着两类主观文本:用户个人化情感的分享和用户对社会性事件的态度表现.本文为了研究微博用户在表达情感上的特性,从这两类文本出发,分别对个人情感变化以及热点事件中的用户情绪进行分析,设计并实现了SVSM(Sentiment Visualization System for Micro-blog)这一微博情感可视化系统,该系统通过可视化技术将情感更加直观的展现出来.个人化情感的研究上,分析记录用户在时间轴上的情绪波动,并且从性别及地域属性上分析个人情感差异.在对热点事件的情感研究上,监测用户情绪的群体表达,从时间、空间、热词、用户属性、事件属性以及传播特性等不同角度进行特性分析.
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