%A 王秀芳, 盛姝, 路燕 %T 一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型* %0 Journal Article %D 2018 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.2096-3467.2017.1107 %P 37-47 %V 2 %N 6 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_4517.shtml} %8 2018-06-25 %X

目的】构建一种微博舆情热点的监控和预测模型, 从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题。【方法】提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型, 实现微博话题快速聚类及情感强度量化计算, 通过时序回归分析追踪预测热点话题的情感变化。【结果】实验结果表明, 本文模型预测准确率达88.97%, 对比iLab-Edinburgh模型提高约7%, 证明了模型的可行性。【局限】未考虑突发事件下, 模型对于事件的预警预测效果。【结论】本文模型能够有效提高公众情感倾向的预测准确性, 为微博舆情分析方法提供新的途径。