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[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
徐健
网络用户情感分析领域的研究为特定领域社会行为的预测提供了新的方法和工具。本文分析了基于情感分析进行预测的逻辑基础、典型预测方法、关键技术以及当前存在的问题和发展趋势。研究发现:研究基于网络用户情感分析预测社会活动趋势的方法在政治、财经等多个领域具备应用条件;典型预测方法可归纳为以情感分析结果作为辅助依据的预测方法和以情感分析结果作为主要依据的预测方法;预测过程涉及情感分析源的选择、预测时间提前量的确定以及情感词统计处理三个关键环节;当前研究还存在网络用户情感的代表性,待分析语料的全面和正确获取,以及网络用户情感的正确分析和统计等问题,有待深入研究。
关键词：
社会化媒体 网络用户 情感分析 预测方法
[期刊] 情报学报
[作者]
郭宇 王晰巍 李师萌 王楠阿雪
在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力入手,构建了情感分析的用户影响力模型。利用八爪鱼采集软件获取同程旅游网中的评论信息,从数据预处理、词表的建构、用户情感分析和预测等方面对社交网络用户在线评论情感词进行分类和判断,以检验所构建模型的实际可用性。研究结果显示,所构建的模型可以帮助用户获取评论中的情感信息,模型对于正向和中性词汇的辨析效果高于负
关键词：
情感分析 在线评论 用户影响力
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢伟聪 徐健
[目的/意义]通过二分网络构建、投影和可视化,提升网络用户评论情感分析结果的可解析性。[方法/过程]构建"用户—产品特征"二分网络;结合二分网络投影与情感分析结果得到产品特征情感单顶点网络与用户单顶点网络,并分别进行中心性分析与平均聚类系数分析。[结果/结论]得到二分网络结构下特定产品的评论对象情感差异、产品间评论对象情感倾向比较以及产品特征组的共现与联系。提出一种二分网络视角下的情感分析方法,提升了网络用户评论挖掘的效果。[局限]研究对象的选取有待扩展到其他领域产品。
关键词：
二分网络 情感分析 网络用户 用户评论
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
范炜昊 徐健
[目的/意义]用户痛点是用户购买决策、企业竞争策略的重要情报支撑。结合传统的情感分析过程,为用户痛点分析提供一个基于大规模数据分析的有效流程。[方法/过程]在情感分析基础上构建基于网络用户评论情感计算的产品用户痛点分析模型,从用户关注程度和用户情感两方面去测度用户痛点,提出用户痛点指数计算公式,对用户痛点进行量化分析,将结果可视化,并进行实证研究。[结果/结论]实验证明该模型抓住用户痛点的迫切程度和满足程度,用户痛点量化情况与实际用户评论较为吻合,并能在一定程度上克服传统用户评分的主观性偏差,具有一定的实
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈忆金 曹树金 陈桂鸿
结合网络舆情信息的实际情况,本文提出舆情意见句的分割、实现舆情意见句主题抽取、进行正负面情感倾向判断、以及能够定量对回帖进行意见情感倾向分析的方法,统计并产生可读性较强的报告。
关键词：
网络舆情 意见挖掘 情感倾向分析
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
陈伟 詹明惠 陈文夏
金融科技的研究与应用是近年来金融信息化领域的热点问题,研究如何开展金融科技风险审计对防范化解金融科技风险具有重要意义。本文首先分析了研究金融科技风险审计方法的重要性;在此基础上,以金融科技系统用户管理审计为例,提出了基于社会网络分析技术的金融科技系统用户管理风险审计方法,并采用R语言实现了该方法;最后,结合具体案例验证了该方法的可行性和有效性。研究结果为今后防范化解金融科技风险提供了理论经验与技术方法。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
罗海艳 杨勇 王珏 于海龙
如何根据不同的用户行为，来为移动用户提供精准的个性化服务是目前移动应用服务开发技术发展的主流。为解决ＢＰ神经网络建模算法收敛速度慢及预测不准确问题，提出基于人工蜂群算法改进的ＢＰ神经网络算法。为测试改进后算法的准确性，采用ＭａｔｌａＢ编程进行试验仿真，通过黑盒子测试方法输出预测的用户行为和实际的用户行为。在１８次预测中只有２次预测失败，预测成功率达８０％以上。为了验证改进的ＢＰ神经网络算法的效率，采用初始总群数为１０００，进行了收敛性测试。试验结果表明：基于人工蜂群算法改进的ＢＰ神经网络算法可以有效的提高移动用户行为分析的效率和准确性，对在使用移动用户行为分析模型构建过程中，准确定位用户上网需．．．
[期刊] 情报科学
[作者]
邓胜利 付少雄
【目的/意义】本文旨在分析用户信任对网络谣言生成与传播的影响。研究结论有助于从用户视角出发更好地治理网络谣言,为当前网络谣言问题研究提供新的思路。【方法/过程】本文通过对心理学、新闻传播学、图书情报学以及计算机科学相关文献的梳理,指出了基于用户信任视角去探讨网络谣言的特征与预测的理论基础以及技术可行性。研究从用户信任视角分析了网络谣言的特征,设计了网络谣言预测模型,并提出了网络谣言预测模型应用的建议。【结果/结论】研究发现,用户信任是影响网络谣言生成、传播、识别与治理的关键因素,用户信任视角的引入,能从网
关键词：
用户信任 网络谣言 特征分析 预测模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵文宇 徐健
[目的/意义]网络用户主要通过购物类、社交类和点评类三种常见网络类型平台发表带有情感倾向的评论,但是由于用户群体、可评论时间、可评论次数以及评论方式等的不同,使得这三种网站类型中的用户对于同一主题的情感表达存在较大差异。文章从用户情感表达特征角度对比评测购物类、社交类和点评类三种主流网络平台中用户情感评论特点,为情感分析数据源选择提供借鉴。[方法/过程]在情感分析的基础上,通过对评论特点、用户情感特征和用户痛点等的对比分析和实证分析,探索三种平台的情感表达特点。[结果/结论]实验结果表明,不同类型网络平台评论的主要内容、情感特征以及痛点表现方面均存在明显差异,进而对情感分析信息源选择提供依据。
[期刊] 特区经济
[作者]
祁梦 陈涛
在大数据环境下,网络消费者的购买行为数据成为电商平台竞争的核心要素,如何从这些数据中挖掘用户潜在的购买规律,实现精准营销,是电商平台获得盈利的关键所在。本文以天猫商场网购数据为例,通过建立时序聚类、关联规则和决策树模型,并利用R语言实现模型算法。最终根据模型结果总结网络用户的购买行为规律和特点,从促销、商品推荐和平台布局等方面对电商网站的精准营销提出对策建议。
关键词：
电子商务 用户行为 精准营销 R语言
[期刊] 情报科学
[作者]
吴江 施立
【目的/意义】研究在线医疗社区用户的交互网络和行为,期望对提升在线医疗社区活跃度和信息传播效率等社区发展问题提出建议。【方法/过程】选择百度贴吧"肿瘤吧"为研究平台,构造用户交互网络,采用社会网络分析方法对网络的整体结构、演变趋势和个体网中心性等进行计算分析,并使用线性回归方法分析用户个体网属性对其他用户交互行为的影响。【结果/结论】研究发现,该社区具有明显的小世界效应,信息在社区中传播效率较高,但存在网络密度低、核心成员较少、信息交换不平衡等缺陷。回归分析结果显示,社区中核心成员的行为对其他用户的交互行
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张红丽 刘济郢 杨斯楠 徐健
【目的】通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制。【方法】提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块。抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型。【结果】使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型。使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227。【局限】在数据样本量、情感特征提取
[期刊] 现代情报
[作者]
刘甲学 陶易
通过对用户的满意度影响因素的分析,能够帮助商家挖据用户需求、提升用户满意度、从而提高商品销量。本文使用商业智能软件Power BI对用户评论文本进行数据挖掘,通过提取评论数据中的质量、物流、尺码、价格、颜色等影响用户满意度影响的因素,利用情感分析法进行赋值,然后统计各影响因素的样本得分,识别出价格和质量是最重要的影响因素。
关键词：
评论数据 情感分析 用户满意度 影响因素
[期刊] 情报学报
[作者]
徐健 吴思洋
从情感分歧角度出发,为网络用户评论情感分析提供新的研究方法和视角。借鉴已有的5种差异度、离散度计算公式,融入情感元素,应用于情感分歧度计算场景,分别得到基于情感值差、标准差、变异系数、信息熵、情感分布概率的5种情感分歧度量化算法,并且基于情感的正负值特点,提出基于正负情感比值的情感分歧度量化方法。在网络用户评论情感分析的基础上,利用这6种情感分歧度量化算法对用户评论进行情感分歧度量化,并对各种情感分歧度算法量化结果进行对比分析。实验结果表明,情感分歧度量化算法可实现对网络用户评论情感分歧度的量化;不同分歧度量化算法在适用性和区分度等方面的特点存在差异。
关键词：
情感分析 情感分歧度 电影评论 量化算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
龚凯乐 成颖
[目的/意义]以网络问答社区为研究对象,提出基于"问题-用户"传播网络的专家发现方法,为建立用户激励机制、完善专家推荐方法提供借鉴。[方法/过程]通过分析开放问答模式的特点,以"问题"和"用户"为节点、"答题关系"为有向边,构建"问题-用户"权威值传播网络,利用答案质量改进加权的HITS算法。[结果/结论]提出的算法可以较好地兼顾用户的答题数量与答案质量,能够选择出活跃度高、知识渊博的用户作为专家。
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