1、近年來(lái)，微博社交網(wǎng)絡(luò)在中國(guó)迅速地興起，成為網(wǎng)民社交、輿論的主要場(chǎng)所。在微博上，用戶(hù)能夠關(guān)心他們喜歡的話題，并對(duì)其發(fā)表看法，這些數(shù)據(jù)能夠用來(lái)研究集體社會(huì)行為。同時(shí)，大部分用戶(hù)傾向于表達(dá)對(duì)某個(gè)焦點(diǎn)人物的支持或反對(duì)，對(duì)某一熱點(diǎn)話題的立場(chǎng)等。所以，研究微博的話題區(qū)分和傾向性有非常重大的意義。
　　本文以一段時(shí)間內(nèi)微博為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)話題區(qū)分的微博情感分析模型。主要工作如下：
　　(1)對(duì)微博進(jìn)行了話題區(qū)分。首先提取微博中

2、的話題相關(guān)信息，即特征項(xiàng)。然后通過(guò)K-means聚類(lèi)算法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的微博實(shí)施類(lèi)別劃分，將具有同一話題的分為一類(lèi)。最后通過(guò)LDA主題模型識(shí)別每類(lèi)微博中的主題，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)微博的話題區(qū)分。本文給出了聚類(lèi)有效性評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)和微博話題區(qū)分實(shí)驗(yàn)，證明了微博話題區(qū)分模型的有效性及穩(wěn)定性。
　　(2)建立了微博情感詞典。首先在已有情感詞匯資源的基礎(chǔ)上，建立了包含褒義詞典和貶義詞典的基礎(chǔ)情感詞典，并通過(guò)計(jì)算詞匯相似度的方法判別未知情感詞語(yǔ)的情感傾向，

3、從而擴(kuò)展基礎(chǔ)情感詞典。然后通過(guò)依存分析及詞頻統(tǒng)計(jì)的方法發(fā)現(xiàn)微博新詞，并計(jì)算微博新詞的情感值，從而判斷微博新詞情感傾向。本文對(duì)COAE2008微博數(shù)據(jù)集進(jìn)行了未知傾向詞語(yǔ)判斷實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文未知傾向詞語(yǔ)判別模型準(zhǔn)確率更高，且比較穩(wěn)定。
　　(3)建立了微博情感分析模型。首先，通過(guò)本文建立的微博情感詞典，運(yùn)用句法分析方法來(lái)計(jì)算微博情感值，從而將微博分為正面微博、負(fù)面微博及中性微博。然后選取了一定比例的正面微博及負(fù)面微博作為訓(xùn)練集，通

4、過(guò)支持向量機(jī)算法對(duì)不屬于訓(xùn)練集的微博進(jìn)行分類(lèi)，最終得到所有微博的情感傾向。為驗(yàn)證微博情感分析模型的準(zhǔn)確性，本文對(duì)COAE2013微博數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與COAE2013各指標(biāo)的最佳結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的情感分析模型效果更為理想。
　　(4)給出了話題區(qū)分的微博傾向性判斷實(shí)驗(yàn)。本文對(duì)話題區(qū)分后的微博進(jìn)行了傾向性判斷，獲得了一周微博數(shù)據(jù)集上每個(gè)話題中各用戶(hù)的傾向性，從而計(jì)算出了熱點(diǎn)話題中正面、負(fù)面及中性微博所占的