隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展,越來越多的網(wǎng)絡應用也在快速發(fā)展,與此同時人們的生活水平不斷提高,單純的物質(zhì)產(chǎn)品已經(jīng)很難讓消費者滿意,因此情感營銷應運而生。音樂作為一種最具表現(xiàn)力的情感載體,在當下環(huán)境中更是快速發(fā)展了網(wǎng)絡音樂的商業(yè)模式,各類新曲也層出不窮,而大眾對歌曲的評價直接影響到個人以及平臺對歌曲的選擇。為了對一首歌曲進行合理的社會評價,本文針對音樂評論的文本數(shù)據(jù)展開一系列研究。主題挖掘是利用語料庫中文本特征之間的關聯(lián)發(fā)現(xiàn)研究主題的過程,可以從文本中發(fā)現(xiàn)隱藏在詞匯下的潛在語義信息。因此本文在對網(wǎng)易云音樂評論數(shù)據(jù)進行爬取和預處理后,基于LDA模型進行評論文本的主題挖掘和分析。與傳統(tǒng)的主題分析不同,本文在主題挖掘的基礎上建立主題社交網(wǎng)絡,以此分析各主題間的衍生關系;另一方面又通過主題文本聚類,作出各類的主題詞云圖,進一步優(yōu)化主題模型的結(jié)果,使得結(jié)論更具有說服性。通過主題挖掘分析得出大眾對音樂的評價,使得評價內(nèi)容更接近社會整體風向,從而避免了個人評價對音樂風評的影響。另一方面,文本主題挖掘的結(jié)果也可用于音樂的推薦語或推薦標簽,使得音樂推廣更加高效。將此研究過程應用到以《Town of Windmi... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
2 文本挖掘技術概述
    2.1 文本預處理
        2.1.1 數(shù)據(jù)清洗
        2.1.2 文本分詞
        2.1.3 去停用詞
    2.2 文本表示模型
        2.2.1 向量空間模型
        2.2.2 特征工程
        2.2.3 分布式表示
    2.3 主題挖掘理論方法
        2.3.1 模型假設
        2.3.2 模型參數(shù)估計
3 關于純音樂的評論文本實證研究與分析
    3.1 數(shù)據(jù)獲取與預處理
        3.1.1 數(shù)據(jù)獲取
        3.1.2 數(shù)據(jù)預處理
    3.2 主題挖掘
        3.2.1 主題數(shù)估計
        3.2.2 LDA主題模型
    3.3 主題社交網(wǎng)絡
    3.4 主題聚類
        3.4.1 聚類數(shù)估計
        3.4.2 文本相似性度量
        3.4.3 文本聚類算法
        3.4.4 主題聚類結(jié)果
4 關于流行歌曲的評論文本實證研究與分析
    4.1 數(shù)據(jù)獲取與預處理
        4.1.1 數(shù)據(jù)獲取
        4.1.2 數(shù)據(jù)預處理
    4.2 主題挖掘
        4.2.1 主題數(shù)估計
        4.2.2 LDA主題模型
    4.3 主題社交網(wǎng)絡
    4.4 主題聚類
5 結(jié)論與展望
參考文獻
附錄
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]網(wǎng)易云音樂的情感營銷策略研究[J]. 牟夢莎,喬麗娟.  農(nóng)村經(jīng)濟與科技. 2019(22)
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[8]中文數(shù)據(jù)清洗研究綜述[J]. 葉鷗,張璟,李軍懷.  計算機工程與應用. 2012(14)
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[10]數(shù)據(jù)清洗研究綜述[J]. 王曰芬,章成志,張蓓蓓,吳婷婷.  現(xiàn)代圖書情報技術. 2007(12)

碩士論文
[1]基于Word Embedding的短文本聚類算法研究及應用[D]. 崔壯壯.哈爾濱工業(yè)大學 2019



本文編號：3451133