發(fā)布時間：2019-07-06 21:41

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,微博作為一種知名的社交網(wǎng)絡(luò),以其優(yōu)秀的用戶體驗吸引了海量用戶。大量用戶在微博這個平臺抒發(fā)每日的情感,進行社交活動,結(jié)交新的好友。隨著微博上數(shù)據(jù)量與信息量的日益龐大,其自然而然地形成了規(guī)�？捎^的語料庫。本文旨在設(shè)計并實現(xiàn)一種系統(tǒng),用于根據(jù)微博用戶的文本信息分析用戶的潛在興趣,并使用情感分類算法判斷微博用戶對于各興趣主題的情感傾向(積極或消極)。通過實現(xiàn)本文中的系統(tǒng),可以為個性化推薦服務(wù)提供一種更加可靠可行的實現(xiàn)方案。商家可以根據(jù)分析得到的用戶興趣對每個用戶進行較為精準的消息推送,實現(xiàn)更好的宣傳效果。本文的研究內(nèi)容主要在于通過數(shù)據(jù)抓取、興趣分析、情感分類三個模塊的實現(xiàn),構(gòu)成一個完整的系統(tǒng),進而實現(xiàn)針對微博用戶的個性化興趣偏好分析。系統(tǒng)通過實現(xiàn)分布式爬蟲模塊,完成大規(guī)模興趣語料的抓取;通過實現(xiàn)基于Labeled-LDA模型的主題分析模塊,完成興趣主題提取與用戶的興趣預(yù)測;最后,通過實現(xiàn)基于樸素貝葉斯分類器的情感分類模塊,完成用戶興趣的情感判定。
文內(nèi)圖片：
圖片說明：圖３－２分布式爬蟲架構(gòu)圖逡逑分布式架構(gòu)由一臺Ｂｒｏｋｅｒ以及多個Ｗｏｒｋｅｒ組成，每個Ｗｏｒｋｅｒ擁有獨立的ＩＰ地址
[Abstract]:With the development of Internet technology and social network, Weibo, as a well-known social network, attracts a large number of users with its excellent user experience. A large number of users express their daily feelings, socialize and make new friends on Weibo. With the increasing amount of data and information on Weibo, it naturally forms a considerable corpus. The purpose of this paper is to design and implement a system to analyze the potential interests of Weibo users according to the text information of Weibo users, and to use emotional classification algorithm to judge the emotional tendencies (positive or negative) of Weibo users to each topic of interest. By implementing the system in this paper, we can provide a more reliable and feasible implementation scheme for personalized recommendation service. Merchants can push more accurate messages to each user according to the user interest obtained from the analysis, so as to achieve better publicity effect. The main research content of this paper is to form a complete system through the realization of three modules: data capture, interest analysis and emotion classification, and then realize the analysis of personalized interest preference for Weibo users. The system completes the capture of large-scale interest corpus by realizing the distributed crawler module; completes the interest topic extraction and user interest prediction by realizing the topic analysis module based on Labeled-LDA model; finally, completes the emotion judgment of user interest by realizing the emotion classification module based on naive Bays classifiers.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1;TP393.092

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5 杜p，

本文編號：2511349