2013 - 微博产品评论挖掘模型研究

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微博评论信息的聚类分析

微博评论信息的聚类分析随着等社交媒体的快速发展，人们对于评论信息的分析越来越受到。

其中，聚类分析是一种重要的数据分析方法，可以对大量的评论数据进行分类和整理，从而帮助人们更好地理解和掌握用户对于某个主题或事件的观点和态度。

对于评论信息的聚类分析，我们可以从数据预处理阶段开始。

由于评论数据量庞大，且存在大量的重复和无用的信息，因此需要进行数据清洗和去重处理，以便提高聚类分析的准确性和效率。

在数据预处理之后，我们可以采用文本挖掘技术对评论数据进行主题建模。

文本挖掘是一种从大量文本数据中提取有用的信息和知识的过程，可以对于文本数据进行深入的分析和挖掘。

在评论聚类分析中，我们可以通过文本挖掘技术提取出评论中的关键词和主题，并将它们进行分类和聚类。

常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。

其中，K-means 是一种常见的聚类算法，它通过将数据点分配到不同的簇中，以使得每个簇内的距离最小化。

DBSCAN则是一种基于密度的聚类算法，它可以发现任意形状的聚类，并去除噪声点。

层次聚类则是一种自上而下的聚类方法，可以发现不同层次的聚类。

在评论聚类分析中，我们可以通过选择适合的聚类算法，将评论数据分成不同的类别。

每个类别代表了一种观点或态度，这样就可以对于大量的评论数据进行分类和整理。

在聚类分析之后，我们还可以采用一些可视化技术将聚类结果进行可视化展示。

这样可以让人们更加直观地了解用户对于某个主题或事件的观点和态度。

评论信息的聚类分析可以帮助人们更好地理解和掌握用户对于某个主题或事件的观点和态度。

通过对大量评论数据进行分类和整理，可以更好地把握市场动态、了解用户需求和提高服务质量。

近年来，热门话题事件的主题聚类分析变得越来越热门。

本文将介绍一种基于文本聚类分析的方法，用于对热门话题事件进行主题聚类分析。

收集一定数量的热门话题事件，可以使用网络爬虫或者API接口来获得数据。

然后，对每个事件进行预处理，包括分词、去除停用词、去除特殊符号等。

微博产品评论挖掘模型研究

ｂａｓｉｓｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔｐｏｌａｒｉｔｙｎａａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔｅｖｒｉｅｗｓ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｍａｋｅｓｈｅｔｅｖｒｉｅｗｓａｓｔｗｏｃｌａｓｓｅｓｔｏｓｔｕｄｙｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｌａｒｉｔｙ，ａｎｄｍｉｎｅｈｅｔｕｓｅｒｓｃｏｎｃｅｒｎｅｄａｄｖｎｔａａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖｎｔａａｇｅｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔｆｅａｔｕｅｓｒｗｉｈｔｈｅｔｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｖｉｅｗｂｙｓｔａｔｉｓｉｔｃａｌｎａａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓ．Ｏｎｈｅｔ
ＡｂｓｔｒａｃｔＰｒｏｄｕｃｔｒｅｖｉｅｗｏｎｔｈｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍｉｓａｌｌｉｍｐｏｒｔａｎｔｃｈａｎｎｅｌｆｏｒｕｓｅｒｓｔｏｅｘｐｒｅｓｓｔｈｅｉｒｐｒｏｄｕｃｔｄｅｍａｎｄｓｎｄａｅｍｏｉｔｏｎａｌｔｅｎｄｅｎｃｉｅｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｈｅｔｓｏｃｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ。ｔｈｅｐａｐｅｒｂｕｉｌｄｓａｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｅｖｒｉｅｗｍｉｎｉｎｇｍｏｄｅ１．Ｏｎｈｅｔ

面向产品评论的意见挖掘研究综述

蛩
／ பைடு நூலகம்
文章编号：１００７ — １４２３（２０１３）０７ — ００１１－０６
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７ — １４２３．２０１３．０７．００３
面向产品评论的意见挖掘研究综述
针对产品评论的意见挖掘一直是意见挖掘领域的热
近年来．随着以用户为中心的Ｗｅｂ２．０技术的快速
发展和应用的不断扩展，人们可以通过微博、博客、论坛、电子商务网站等多种途径发表自己的对于某件产品或服务的意见或观点．这些评论信息中包含了用户
点。文献『２１认为，意见是意见持有者针对某个实体或实体某个方面的正面或者负面的观点、态度、情感或者评价．其中意见的表达对象可以是任何事物，例如产品、服务、事件、主题等，意见的持有者可以是个人或组织。在本章中．我们将利用来自Ａｍａｚｏｎ．ｃｎ的一段关于笔记本电脑的评论来进一步阐述意见挖掘这个问题 “ （１）十一月底打特价买的这个本。（２）开箱封条是完整的，货运保护措施也很到位。（３）可是本本后面几颗螺丝有非常明显的划痕．还有屏幕上有几条划痕。

中文评论中产品特征挖掘的剪枝算法研究

长，信息内容越来越庞杂，导致客户评论中有用信息难以获取。因此，迫切需要借助一定的技术手段使这一过程变得更
准确和便捷。
评论挖掘是一种以有效获取网络用户评论信息为目标的非结构化数据分析技术，主要涉及情感分析、评论中产品特征挖掘以及评论中主观内容识别等。在英文评论领域，研究
合，设计邻近规则剪枝算法和最小独立支持度剪枝算法，并通过实验确定邻近规则距离值和最小独立支持度。实验结果表明，这２种剪枝
算法均能有效提高产品特征挖掘的查准率和查全率。关健诃：评论挖掘；关联规则；产品特征；剪枝；非结构化信息；非监督学习
Ｒｅｅｒｈ０ｕｉｇＡｌｏｉｈｆｏｕｔａｕｅＭｉｉｇｓａｃｎＰｒｎｎｇｒｔｍ０ｄｃＰｒＦｅｔｒｎｎ
中分号９．田类ｔ３６Ｃ１
中文评论中产品特征挖掘的剪枝算法研究
李实。，李秋实
（东北林业大学ａ信息与计算机工程学院；ｂ土木工程学院，哈尔滨１０４）．．５０１摘要：针对中文网络客户评论中的产品特征挖掘问题，提出一种基于Ａｒｒ算法的非监督挖掘方法。利用Ａｒｒ算法挖掘候选特征集ｐｏｉｉｐｉｉｏ
ｓｏｔａｅｐｅｉｉｎｅａｌｆｍｉｉｔｏｅｅｅｔｖｍｐｏｅｙｔｒｐｓｄｐｎｎｌｏｔｍｓｈｗｔｒｃｓｏｎａｄｒｃｌｏｎｎｇｍｅｄａｆｃｉｅｉｒｖｄｂｗｏｐｏｏｅｒｉｇａｇｒｈ．ｈｔｈｈｒｕｉ

文本挖掘技术在用户评论分析中的应用研究

文本挖掘技术在用户评论分析中的应用研究近年来，随着互联网的迅猛发展，巨大的用户数据量使得挖掘和分析这些数据成为业界和学术界的研究热点。

文本挖掘技术应运而生，它可以对大量的文本信息进行自动分类、聚类、情感分析等处理，进而提取出有用的信息，为企业和研究者提供决策支持和研究方向。

用户评论作为互联网上一种重要的信息资源，在电子商务、社交网络、新闻媒体等领域都具有广泛的应用，同时也成为了文本挖掘技术的热点领域之一。

本文将从用户评论的特点、文本挖掘技术的应用等方面探讨文本挖掘技术在用户评论分析中的应用研究。

一、用户评论的特点用户评论是用户对某一商品、服务、事件等的评价或反馈，包括文字评论、评分、图片、视频等。

用户评论的特点主要有以下几个方面：1. 大量性。

随着互联网的普及，每天都有数以亿计的用户在不同的平台上进行评论，这使得用户评论形成了海量的数据集。

2. 多样性。

用户评论的形式、内容、主题、情感等方面都具有多样性，这使得对用户评论的分析处理成为一项具有挑战性的工作。

3. 时效性。

用户评论往往是在用户对某一事件或商品有一定了解之后立即进行的，所以具有一定的时效性，特别是在热点事件、商品上，时效性更为突出。

4. 情感性。

用户评论涉及到用户对某一事物的主观评价，具有明显的情感色彩，包括正面评价、中性评价和负面评价。

以上特点使得对用户评论的分析处理成为了一个复杂的过程，需要借助文本挖掘技术来进行有效的处理和分析。

二、文本挖掘技术的应用文本挖掘技术是从大量的文本数据中自动提取有用的信息的一种技术手段，包括信息检索、自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术。

在用户评论分析中，文本挖掘技术主要应用在以下几个方面：1. 关键词提取。

通过对用户评论中的词汇进行分析，提取出评论中的关键词，这些关键词可以反映出用户对某一商品或服务的主要评价点，这对于商家优化产品或服务很有帮助。

2. 情感分析。

对用户评论进行情感分析，可以判定用户评论是正面评价、中性评价还是负面评价，这对于企业改进产品或服务、人们研究用户行为等方面都有实际应用。

产品评论挖掘可视化实验平台的开发

情感
词
领域极性词库
网络极性词库
＝：＝＝＝：＝＝＝＝：＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝：
领域固定极性词库
库
否定词及双重否定词库程度级别词库图１情感词库结构
Ｆｉ．１Ｓｒｃｕｅｏｍｏｉａｅｉｏｇｔｕｔｒｆｅｔｏｎｌｌｘｃｎ
２１词库结构．
为提高词库的查询准确率和实用性，将其划分为基本极性词库、领域极性词库、网络极性词库、否定词及双重否定词库和程度级别词库５部分．库结构如图１示．词所
静态基本词库
基本极性词库动态基本词库领域专属极性词库
站，为评论的来源．作将评论按型号分类，顾评论的数量和抽取的随机性，终筛选出４种型号手机的评兼最
论，将评论中与产品特征和用户观点挖掘无关的评论删除．并至此得到实验数据集．对实验数据集进行人工标注，到标准数据集．得由于产品评论挖掘针对的是评论中的产品特征词和表达用户态度的情感词，因此这２分内容为标注的重点．品特征细分为总体特征和部件特征２部分．照表部产按达用户态度的明显程度划分，感词可分为显性和隐性２类；按照其情感倾向分类，可分为正面和负面情而又情感词２类．为进行区分，平台采用不同的符号完成标注．本

基于数据挖掘的微博用户行为分析研究

基于数据挖掘的微博用户行为分析研究随着互联网的发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

微博作为最早出现的社交媒体之一，具有强大的信息传播和交流功能，吸引了大量用户的关注。

近年来，基于数据挖掘的微博用户行为分析研究越来越受到关注。

一、数据挖掘在微博用户行为分析中的应用数据挖掘是从大量数据中提取对决策有用的信息的过程。

在微博用户行为分析研究中，数据挖掘可以帮助我们了解微博用户的兴趣、观点和行为习惯等，从而更好地满足用户需求，提高用户体验。

首先，数据挖掘可以挖掘用户的兴趣爱好。

通过对微博用户发布的内容进行分类和分析，可以了解用户关注的主题、领域和话题，进而为用户推荐相关的内容和用户，提高用户留存率。

其次，数据挖掘可以挖掘用户观点和态度。

通过文本情感分析和主题挖掘等技术，可以了解用户对特定话题的态度和看法，进而为企业、政府和媒体等提供决策参考。

最后，数据挖掘可以挖掘用户行为习惯和模式。

通过对用户的浏览记录、点赞、评论和分享等数据进行分析，可以了解用户的行为习惯和模式，为企业和广告主提供个性化服务和广告投放建议。

二、微博用户行为分析的方法和技术微博用户行为分析不仅需要运用数据挖掘方法，还需要结合多种技术手段进行研究。

首先，文本分析是微博用户行为分析中常用的方法。

文本分析可以挖掘微博用户发布的文本数据中的信息和规律，包括语言特征、话题和观点等。

文本分析可以采用自然语言处理、文本挖掘和情感分析等技术。

其次，网络分析是微博用户行为分析中能够揭示用户之间关系和互动模式的方法。

网络分析可以通过分析用户之间的关注、粉丝、转发、评论等行为数据，了解用户之间的交流互动模式和社交网络关系。

网络分析可以采用社交网络分析和复杂网络分析等技术。

最后，机器学习是微博用户行为分析中能够通过算法模型自动识别和预测用户行为的方法。

机器学习可以应用于用户画像、用户行为预测和个性化推荐等方面，帮助企业和广告主更好地了解用户需求，提供更好的服务和广告。

基于微博的产品评论挖掘：情感分析的方法1）

基于微博的产品评论挖掘：情感分析的方法1）
史伟;王洪伟;何绍义
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】2014(000)012
【摘要】针对微博中的海量产品评论信息，提出了一种基于模糊观点词的产品评
论情感极性和强度计算方法。

该算法运用规范化的TFIDF加权方法提取产品特征，基于知网构建模糊观点词词库，应用BMI （Balanced Mutual Information）方
法进行特征词和观点词关联度计算，因而有效解决了微博产品评论中特征-观点对
的提取问题。

通过微博文本影响力分析，结合对微博文本中的情感语义因素定量计算，提高了微博产品评论情感分析的准确率。

给出了应用该方法的具体步骤，通过实验分析发现本文构建的算法在各方面的表现都处于不错的水平并具有很好的应用性。

【总页数】23页(P149-171)
【作者】史伟;王洪伟;何绍义
【作者单位】湖州师范学院商学院，湖州 313000;同济大学经济与管理学院，上
海 200092;加州州立大学圣马可斯分校商学院，美国
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于语义规则和表情加权的中文微博情感分析方法 [J], 朱颢东; 李雯琦
2.基于语义规则和表情加权的中文微博情感分析方法 [J], 朱颢东; 李雯琦
3.基于语境分类与遗传算法的微博情感分析方法 [J], 邓凯凯;陆向艳;阮开栋;许欣;
刘峻
4.基于语义与情感词典的微博评论情感分析方法 [J], 白刚
5.基于在线评论挖掘的产品感性评价方法研究 [J], 高新勤;金雨昊;王雪萍;郝娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于微博传播信息流的微博效果评价模型及实证研究

ｓｈｏｗｈａｔｔｍｏｅｒｂｌｏｇｇｉｎｇｆｏｗａｒｒｄｅｄｄｏｅｓｎｏｔｍｅｎａｂｅｔｔｅｒｍａｒｋｅｉｔｎｇ；ｔｈｅｕｓｅｒｗｉｔｈｐｏｗｅｆｕｒｌｉｎｔｅｒａｃｉｔｖｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｗｈｏｆｏｗａｒｒｄｓＣｎａｅｆｆｅｃ — ｉｖｔｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｉｃｍｒｏ— ｂｌｏｇｇｉｎｇｍａｒｋｅｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｍｉｃｒｏ－ｂｌｏｇｇｉｎｇｍｉｃｒｏ－ｂｌｏｇｇｉｎｇｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｍｉｃｒｏ —ｂｌｏｇｇｉｎｇｍａｒｋｅｔｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｉｔｏｎｌｏｆｗｅｖｌｕａａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ
第３２卷
第７期
情
报
杂
志 Βιβλιοθήκη Ｖｏ１．３２Ｎｏ．７
２０１３年７月
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ
Ｊｕｌｙ２０１３
基于微博传播信息流的微博效果评价模型及实证研究
米
毕凌燕张镇鹏左文明
ｅｖｌｕａａｉｔｏｎｓｃｈｅｍｅ．Ｔｈｕｓ，ｓｔｒａｔｅｇｉｃｅｃｒｏｍｍｅｎｄａｉｔｏｎｏｔｅｎｈｎｃａｅｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｉｃｍｒｏ－ｂｌｏｇｇｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｇｉｖｅｎ．Ｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ

如何使用数据挖掘技术挖掘用户评论

如何使用数据挖掘技术挖掘用户评论使用数据挖掘技术挖掘用户评论随着互联网的普及和发展，用户评论已成为了人们获取产品和服务信息的重要途径。

然而，随着评论数量的不断增加，如何从海量的评论中提取有用的信息成为了一个挑战。

数据挖掘技术的发展为我们解决这个问题提供了新的思路和方法。

一、数据挖掘技术在用户评论中的应用数据挖掘技术在用户评论中的应用主要包括情感分析、主题提取和用户行为分析等方面。

1. 情感分析情感分析是通过对用户评论中的情感倾向进行分析，来了解用户对产品或服务的评价。

情感分析可以帮助企业了解用户对产品的满意度，发现产品的优点和不足之处，从而进行改进和优化。

通过情感分析，企业可以快速了解用户对产品的整体评价，为产品的改进提供方向。

2. 主题提取主题提取是通过对用户评论中的关键词和短语进行分析，来提取用户对产品或服务关注的主题。

主题提取可以帮助企业了解用户对产品的关注点，从而进行产品的定位和市场推广。

通过主题提取，企业可以了解用户对产品的需求和期望，为产品的研发和推广提供依据。

3. 用户行为分析用户行为分析是通过对用户评论中的行为数据进行分析，来了解用户的行为习惯和偏好。

用户行为分析可以帮助企业了解用户的购买决策过程，从而进行精准的市场推广。

通过用户行为分析，企业可以了解用户的购买偏好和购买动机，为产品的定价和促销策略提供参考。

二、数据挖掘技术在用户评论中的挑战尽管数据挖掘技术在用户评论中有广泛的应用，但也面临着一些挑战。

1. 数据量大随着互联网的普及，用户评论的数量呈指数级增长。

海量的评论数据给数据挖掘带来了巨大的挑战。

如何高效地处理和分析海量的评论数据成为了一个问题。

2. 数据质量差用户评论的质量参差不齐，有些评论存在虚假和恶意的情况。

如何过滤掉虚假和恶意评论，提取真实和有用的信息成为了一个难题。

3. 多样性和复杂性用户评论的多样性和复杂性给数据挖掘带来了困难。

用户评论涉及的领域和行业广泛，涉及的主题复杂多样。

基于微博用户评论和用户转发的数据挖掘

数据库与信息管理本栏目责任编辑：代影Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第8卷第27期(2012年9月)基于微博用户评论和用户转发的数据挖掘张国安1，钟绍辉2（1.中国石化江汉油田信息中心，湖北潜江433124；2.江西工业工程职业技术学院，江西萍乡337000）摘要：随着微博的日趋流行，微博网站已成为海量信息的发布体，对微博的研究也需要从单一的用户关系分析向微博用户及其转发内容的挖掘进行转变，该文提出了一种新的方法挖掘微博用户评论和所转发微博的文字信息，将被用户关注的层面发掘出来，从而并产生推荐。

关键字：用户评论；用户转发；微博；用户推荐中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)27-6455-02Mining Based on the Users ’s Content and Microblogging Forwarded ZHANG Guo-an 1,ZHONG Shao-hui 2(1.Sinopec Jianghan Oilfield Information Center,Qianjian 433134,China;2.Jiangxi Polytechnic College,Pingxiang 33700,Chi⁃na)Abstract:With the growing popularity of microblogging,microblogging site has become a massive body of the release of infor⁃mation,thes study in inmicroblogging need transform from analysising a single customer relationship to mining microblogging users ’s content,.this paper presents a new methods of mining microblogging users comments and microblogging forwarded text messages,through minging the level of concern of the user the microblog can recommended valuable information for user.Key words:users ’s content;microblogging forwarded ;microblogging;recommended for user微博是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过网页，WAP 以及各种客户端组件登录到个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。

一种产品评论信息的意见挖掘技术研究

关键词：品评论，见挖掘，感分类产意情
Ａｂｔａｔｓｒｃ
Ａｓｈｎｔｅｕｍｂｐｒｕｃｓｅｉｗｓｎｅａｅｔｆｔａｅｔｅｉｌｏｆｈｏｐｎｏｍｉｉｇｅｃｍｅｎｗｈｔｐｏ．ｅｒｏｆｏｄｔｒｖｅｉｃｒｓａａａｓｒｔ，ｈｆｄｔｅｅｉｉｎｎｎｂｏａｅｏｓｔＢｅ—
峥在其实验中验证了ＳＭ分类法在褒贬都含有的评论集上，Ｖ很难找到正确的褒贬分类评价标准，测试数据集中去掉了褒、在贬
极性词都含有的单句的基础上才得到较为理想的结果＿。４］２研究内容及算法设计２１研究内容介绍．
《工业控制计算机》０１年第２２１４卷第６期
一
种产品评论信息的意见挖掘技术研究
ＡｔｄｆＯｐｉｉｎＳｕｙｏｎｏＭｉｉｇＡｂｕｒｄｃｓＲｅｉｗｓｎｎｏｔＰｏｕｔｖｅ
黄瑾娉苏庭波
（安徽工业大学计算机学院，安徽马鞍山２３３）４０２
法，一次提出了将主观性意见语句分为以下三类：极性主观性意见语句，赖上下文语境的弱极性主观性意见语句，第强依第
三类主观性意见语句。这种方法使得用户每条发表的评论都被更准确的划分为褒义、义两类。贬

微博信息挖掘

ＩＢＲＡＲＹＡＮＤＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＳＥＲＶＩＣＥＬ１３６
＞＞
第５６卷第１７期２０１２年９月
行观测及分析。面对日益增多的微博内容挖掘、微博用户关系挖掘等研究，本文拟通过对其进行总结及归纳，指出当前研究方法存在的一些局限，并对微博信息挖掘进行展望，为进一步研究提供参考。应的处理办法，但大多仅能针对特定领域的短文本进行处理，并且在时间效率及空间效率上仍有极大的提升空间。若要更全面、更高效地进行微博短文本挖掘，仍需研究更加系统的方法。
和计算两种字符串最短编辑距离的方法，以判定近似重复的消息。王永恒等人提出了一种海量短文本聚类方法，结合频繁词集与语义信息，以并行聚类的方式实现对海量短文本的聚类文，以丰富短文本特征博主题含义
［１０］［８］
信息的权重。通过实时监听微博的更新，可动态刷新话题数据，从而检测出话题的趋势走向。此外，微博中的关系极为复杂，权重应随实际情况灵活调整。总的来说，微博话题趋势检测的基础在于正确地理解短文本信息，但在短文本挖掘方面，目前的基础研究，如短文本表示、词加权方法、聚类以及分类等尚不成熟。提高这些基础技术的性能是提高话题趋势检测的前提。此外，现有的方法在性能上不能达到处理实
１２３
ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｉｇｎＳｔｕｄｉｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｉｇｎＳｔｕｄｉｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６Ｌｉｂｒａｒｙ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｉｇｎＳｔｕｄｉｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０４２０

一种面向微博主题挖掘的改进LDA模型

摘要：随着新浪微博用户的不断增长，微博网站成为很多人获取信息的平台．但是微博是一种特殊的文本，其字数受到严格限制，传统的主题模型并不能很好地分析微博的内容．本文提出了
一
个基于ＬＤＡ的微博生成模型ＲＴ－ＬＤＡ来解决微博字数受限的问题．模型采用吉布斯抽样法
来推导，不仅能准确地挖掘每条微博的主题，还能归纳出用户关注的主题分布情况．在真实数据集上的实验表明，ＲＴ－ＬＤＡ模型能很好地对微博进行主题挖掘．关键词：新浪微博；文本挖掘；ＲＴ — ＬＤＡ；吉布斯抽样
ＸＩＥＨａｏ，ＪＩＡＮＧＨｏｎｇ
（ＣｏｍｐｕｔｅｒＣｅｎｔｅｒ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００６２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＷｉｔｈｔｈｅｄｒａｍａｔｉｃｉｎｃｒｅａｓｅｏｆＳｉｎａｍｉｃｒｏｂｌｏｇｕｓｅｒｓ，ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｗｅｂｓｉｔｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｔｈｅ
Ｎｏ．６Ｎｏｖ．２Ｏ１３
文章编号：１０００ — ５６４１（２０１３）０６ — ００９３ — ０９

清华大学基于用户微博及产品评论的口碑分析和产品比对

基于用户微博及产品评论的口碑分析和产品比对
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室
BrandInBlog企业微博口碑分析
• 面向微博数据的口碑分析
• 基于关键词检索的微博数据收集 • 实时跟踪电子产品领域主要品牌的微博
• 实时增量抓取
• 每15分钟更新一次 • 数据过滤预处理后约2000-5000条/天
欢迎访问: /
Thanks！
BrandInBlog企业微博口碑分析
BrandInBlog企业微博口碑分析
基于用户评论的产品比对
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 网络产品评论包含大量产品属性及用户情感信息
• 画面清晰功能强大就是价格贵了点
• 系统输入输出
操作也很简单
• 输入：特定领域的用户评论
• 输出：产品属性及用户评价情况
基于用户评论的产品比对

电子商务专业毕业论文题目参考

电子商务论文参考选题第一部分1我国网络购物的制约因素及发展对策——（电子商务题目）2电子商务诚信问题研究——（电子商务题目）3网络经济下的电子商务成本分析——（电子商务题目）4电子商务在保险业中的应用与发展前景——（电子商务题目）5虚拟货币的相关问题研究——（电子商务题目）6复杂系统可靠性增长管理与评价方法研究——（电子商务题目）7中国银行电子银行业务管理研究——（电子商务题目）8微博热点话题检测与趋势预测研究——（电子商务题目）9物联网技术在医疗质量管理中的应用分析——（电子商务题目）10移动互联时代二手房平台（淘套房）商业模式构建与研究——（电子商务题目）11网络消费者网络隐私问题的实证研究——（电子商务题目）12微博媒体电商创业模式研究—以XXX 为例——（电子商务题目）13 XXX 网络销售的商业模式分析与研究——（电子商务题目）14农村品牌化电子商务创业模式及路径研究——（电子商务题目）15母婴产品电子商务现状分析与未来发展研究—以XXX 为例——（电子商务题目）16基于本体的知识个性化协同推荐系统研究——（电子商务题目）17电子行业绿色供应链实施及其绩效评价研究——（电子商务题目）18基于SAS数据挖掘的C2C信用评价研究——（电子商务题目）19 C2C电子商务模式的信任修复机制与在线冲突解决的研究——（电子商务题目）20基于银行的移动支付情景规划实证研究——（电子商务题目）第二部分1基于SaaS模式的产业集群协同商务平台研究——（电子商务题目）2基于物联网的猪肉溯源及价格预警模型研究——（电子商务题目）3电信运营商个性化信息服务体系构建研究——（电子商务题目）4基于OFBiz与Android平台的进销存系统设计与实现——（电子商务题目）5网络信息服务系统自组织演化发展研究——（电子商务题目）6基于感知价值的网络沟通工具用户使用意愿研究——（电子商务题目）7邻近交叉路口信号灯的实时控制研究——（电子商务题目）8四大国有商业银行网点服务优劣势分析——（电子商务题目）9虚拟化技术在现代远程教育中的运用实践——（电子商务题目）10面向决策的北京市道路货运交通动态协调信息系统研究——（电子商务题目）11基于社区平台电子商务模式研究—以XXX 为例——（电子商务题目）12阿米巴小组制的电商商业模式分析- 以茶叶销售为例——（电子商务题目）13基于ofo 共享单车商业模式分析——（电子商务题目）14共享经济下电子商务发展策略与前景分析——（电子商务题目）15农产品电商营销模式分析——以小龙虾为例——（电子商务题目）16电子商务网上交易系统研究与开发——（电子商务题目）17关于xx电子支付平台的初步研究（YeaPay、支付宝、PalPay）——（电子商务题目）18xx网上银行的现状分析与发展研究——（电子商务题目）19企业电子商务中交易模式及结算方式的分析——（电子商务题目）20电子商务支付系统的研究——（电子商务题目）第三部分1社交网络商业模式研究——（电子商务题目）2顾客时间窗变化的物流配送干扰管理模型及其算法——（电子商务题目）3山东联通数据业务营销策略研究——（电子商务题目）4高铁客运需求市场细分及差异化产品设计——（电子商务题目）5感知风险对网上银行影响的实证研究——（电子商务题目）6基于多种生产和订购模式的Newsvendor型产品供应链协调问题研究——（电子商务题目）7、基于灰色评价的C2C电子商务顾客忠诚度的量化测度及其培育——（电子商务题目）8我国客运专线客票定价的合理性研究——（电子商务题目）9 CTC公司网络营销策略研究——（电子商务题目）10基于社会力模型的高铁综合客运枢纽行人交通仿真研究与实现——（电子商务题目）11大学生网上开店的优劣分析——（电子商务题目）12网上商店经营的心理效应探析——（电子商务题目）13基于电子商务的营销绩效评价指标体系设计——（电子商务题目）14电子商务内容提供商运行机制与增值过程分析——（电子商务题目）15论电子商务市场中的“价格歧视”——（电子商务题目）16?电子商务在手机软件中的应用分析——（电子商务题目）17?门户网站定价影响因素与模型分析——（电子商务题目）18?基于因子分析的某类淘宝网店评价分析——（电子商务题目）19?探讨用户体验对商品购买的影响——（电子商务题目）20?基于淘宝与新浪微博合作下的网络外部性研究——（电子商务题目）第四部分1基于本体的IT企业知识共享系统的构建与实施管理研究——（电子商务题目）2基于支付系统数据的我国货币流通速度研究——（电子商务题目）3基于博弈论的第三方支付监管问题研究——（电子商务题目）4隐私保护的位置统计数据发布研究——（电子商务题目）5蚁群算法的参数调整研究——（电子商务题目）6基于计算智能技术的聚类分析研究与应用——（电子商务题目）7母婴产品企业的网络营销策略研究——（电子商务题目）8 O2O电子商务支付机制研究——（电子商务题目）9央行视角下互联网支付监管研究——（电子商务题目）10港口陆路集疏运能力及配置问题的研究——（电子商务题目）11探析明星产品电商风靡网络的原因研究——以XXX 为例——（电子商务题目）12“互联网+”背景下特色农产品营销策略研究——以湖北XXX 为例——（电子商务题目）13基于XXX 的网络约车发展模式分析——（电子商务题目）14京东网络金融的商业模式分析研究——（电子商务题目）15XXX 农产品电商发展模式分析——以XXX 为例——（电子商务题目）16网络直播平台的电商化盈利模式研究——以XXXX 为例——（电子商务题目）17基于速卖通的b2c 跨境电子商务商业模式分析- 以XXX 为例——（电子商务题目）18基于电商网站运动鞋网络营销模式研究——以XXX 为例——（电子商务题目）19基于地标农产品电子商务模式前景分析- 以XXX 为例——（电子商务题目）20 团购网站的盈利模式分析——以XXX 为例——（电子商务题目）第五部分1基于本体构建的虚拟社区知识组织模型研究——（电子商务题目）2基于客户满意度的物流配送中心选址研究——（电子商务题目）3关联旅游资源数据集的构建及其应用研究——（电子商务题目）4移动医疗的盈利模式及前景分析-- 以《春雨医生》为例——（电子商务题目）5微信微店的盈利模式及未来发展方向——（电子商务题目）6基于自媒体营销模式的分析研究-- 以罗辑思维为例——（电子商务题目）7基于网红网路直播平台的电子商务产品模式研究——（电子商务题目）8基于饿了么的O2O 电子商务商业模式研究——（电子商务题目）9双向供求关系企业联盟的合作策略及利益分配研究——（电子商务题目）10面向区域一体化的科技服务业生态系统发展模式研究——（电子商务题目）11基于粒子群的网络社区动态角色挖掘研究——（电子商务题目）12 Web环境下商品的个性化展示方法研究——（电子商务题目）13移动支付消费者使用意愿模型及其实证研究——（电子商务题目）14基于数据挖据的商品推荐系统研究和实现——（电子商务题目）15网络虚拟货币的电子商务分析——（电子商务题目）16基于电子商务环境下的国际贸易创新——（电子商务题目）17电子商务中的信用模型研究——（电子商务题目）18电子商务交易过程中信用的演化博弈分析——（电子商务题目）19电子商务信用风险及规避机制研究——（电子商务题目）20虚拟社区用户网络金融购买和使用影响因素的实证研究——（电子商务题目）第六部分1基于特征的产品评论挖掘关键问题研究——（电子商务题目）2基于短信平台的创新服务体系构建研究——（电子商务题目）3基于演化博弈论的科技服务业发展技术路线图研究——（电子商务题目）4基于社会资本视角的网络口碑与购买意愿关系研究——（电子商务题目）5基于交易成本理论的农产品电子商务应用研究——（电子商务题目）6政府在电子商务诚信体系建设中的作用——（电子商务题目）7农业电子商务模式探析——（电子商务题目）8电子商务人才的需求研究——（电子商务题目）9论电子商务中消费者权益保护的法律问题——（电子商务题目）10 B2B电子商务对企业运营成本的影响——（电子商务题目）11拉萨市旅游电子商务发展研究——（电子商务题目）12基于向量空间模型的网页信息过滤方法研究——（电子商务题目）13证券行业商业智能系统研究——（电子商务题目）14基于供应链管理的电子采购系统若干问题研究——（电子商务题目）15中国大额支付系统对我国货币需求和供给的影响研究——（电子商务题目）16基于亚马逊跨境电子商务在XXX 行业的应用研究——（电子商务题目）17移动电子商务模式下外卖平台的发展战略探究——以XXX 为例——（电子商务题目）18大学生移动学习现状调查研究—以XXX 为例——（电子商务题目）19基于信任营销的云集电子商务发展模式研究——（电子商务题目）20基于地理位置的移动电商研究—以XXX 为例——（电子商务题目）第七部分1电子货币的风险研究——（电子商务题目）2第三方支付平台的问题分析——（电子商务题目）3网上银行的发展策略及其在中国的运用分析——（电子商务题目）4网上银行对比研究（选取两、三家网上银行）——（电子商务题目）5电子商务网上支付及其法律问题——（电子商务题目）6我国电子商务支付现状调查及解决方案——（电子商务题目）7论电子商务中的移动支付——（电子商务题目）8虚拟货币与现实货币的对接问题研究——（电子商务题目）9商业银行实现网上支付的瓶颈问题研究——（电子商务题目）10证券电子商务及其发展——（电子商务题目）11政府引导产学研合作对策研究——（电子商务题目）12网络第三方支付风险评价与控制研究——（电子商务题目）13基于DNA计算的聚类算法研究——（电子商务题目）14需求依赖库存的库存控制和供应链协调模型研究——（电子商务题目）15基于TAM和IDT模型的消费者微博营销采纳意向影响因素研究——（电子商务题目）16供应链超网络均衡模型研究——（电子商务题目）17人工神经树网络模型的优化研究与应用——（电子商务题目）18第三方支付与商业银行竞合关系研究——（电子商务题目）19物流配送干扰管理问题的知识表示与建模方法——（电子商务题目）20 P2P网络借贷市场的融资成本与融资可获得性研究——（电子商务题目）第八部分1企业在电子商务环境中的价值链战略研究——（电子商务题目）2论我国国际贸易的电子商务服务模式——（电子商务题目）3人民币跨境结算对外汇占款的影响分析——（电子商务题目）4广东省产业技术创新平台有效性评价研究——（电子商务题目）5 nXen虚拟机迁移机制和负载均衡策略研究——（电子商务题目）6我国第三方互联网支付市场定价机制研究——（电子商务题目）7消费者手机支付行为实证研究——（电子商务题目）8中国预付卡市场研究与风险分析——（电子商务题目）9集装箱班轮航运网络可靠性建模与仿真研究——（电子商务题目）10基于动态模型的神经网络稳定性研究——（电子商务题目）11银行卡支付与居民消费行为关系研究——（电子商务题目）12基于内容分析法的评论挖掘及其在网络营销中的应用研究——（电子商务题目）13基于收益管理的旅客列车票额分配及动态调整方法研究14基于观点挖掘的用户情感倾向性分析——（电子商务题目）15国内网络公司的盈利模式及其构建研究——（电子商务题目）16基于第四方电子商务的统一电子现金及其税收功能研究——（电子商务题目）17业务流程可视化建模方法的研究与设计——（电子商务题目）18基于消费者感知的网络视频广告效果实证分析——（电子商务题目）19物流配送客户时间窗变动干扰管理研究——（电子商务题目）20基于ITIL的电信企业IT运营服务管理模型及应用研究——（电子商务题目）?第九部分1 湖北XXX 等农产品电子商务现状分析与未来发展研究——（电子商务题目）2信任驱动的电子商务交易在企业中的应用——（电子商务题目）3网络拍卖的法律问题分析——（电子商务题目）4虚拟货币的相关问题研究——（电子商务题目）5电子商务交易风险研究评述——（电子商务题目）6 C2C电子商务中的诚信问题研究——（电子商务题目）7电子商务网络安全支付协议探究——（电子商务题目）8知识产权的电子商务交易机制——（电子商务题目）9电子商务与电子化采购——（电子商务题目）10网络交易安全风险源分析及解决对策——（电子商务题目）11第三方支付发展与网上银行关系的分析研究——（电子商务题目）12多属性反向拍卖机制与模型研究——（电子商务题目）13基于案例推理的在线顾客消费行为研究——（电子商务题目）14外贸企业BPR及ERP系统分析设计——（电子商务题目）15基于粗糙集与前馈网络的案例智能系统的研究——（电子商务题目）16物流配送地址变化的干扰管理模型及其求解方法——（电子商务题目）17有轨电车系统中断事件的协作救援决策方法研究——（电子商务题目）18离散群体智能算法的研究与应用——（电子商务题目）19基于生态位理论的B2C电子商务企业竞争能力评价模型研究——（电子商务题目）20基于可信第三方银行卡网上支付系统研究——（电子商务题目）第十部分1在电子商务形势下看国际贸易的变化——（电子商务题目）2管理软件与电子商务的趋势发展——（电子商务题目）3电子商务企业的组织创新——（电子商务题目）4电子商务环境下的人力资源管理创新——（电子商务题目）5社区服务业的电子商务分析——（电子商务题目）6电子商务对企业组织规模的影响——（电子商务题目）7浅析电子商务下企业的竞争优势——（电子商务题目）8浅析基于电子商务的物资采购管理——（电子商务题目）9电子商务对企业财务管理创新的影响——（电子商务题目）10电子商务模式给企业带来的收益与风险分析——（电子商务题目）11我国金融机构发展网上银行业务初探——（电子商务题目）12电子商务环境下ERP、SCM与CRM的整合——（电子商务题目）13校园电子商务运作分析——（电子商务题目）14网络经济的发展趋势及其对策——（电子商务题目）15基于复杂网络理论的银行系统性风险传染研究——（电子商务题目）16建设行业网——打造属于您的行业电子商务平台——（电子商务题目）17连锁超市的电子商务系统应用模式分析与设计——（电子商务题目）18网络广告案例分析（结合实际案例）——（电子商务题目）19 C2C模式下的xx网店推广方案——（电子商务题目）20 xx网络营销的现状及对策——（电子商务题目）第十一部分1当前高校农村电商人才的培养模式研究——（电子商务题目）2 XXX 地区农产品电子商务发展对策研究——（电子商务题目）3旅游信息与电子商务系统中的空间数据管理技术研究——（电子商务题目）4电子商务解决方案的核心问题探讨——（电子商务题目）5基于电子商务的组织结构设计——（电子商务题目）6电子商务环境下的旅游产业竞争力研究——（电子商务题目）7基于供应链的中小企业B2B电子商务模式的构建——（电子商务题目）8浅析电子商务对企业管理的促进作用——（电子商务题目）9基于电子商务的汽车业供应链物流能力研究——（电子商务题目）10电子商务与会计数据无纸化——（电子商务题目）11电子商务审计探析——（电子商务题目）12电子商务与ERP关系及其整合之初探——（电子商务题目）13电子商务下的会计信任探析——（电子商务题目）14电子商务与国际贸易发展——（电子商务题目）15中小企业第三方电子商务模式研究——（电子商务题目）16国际贸易创新与电子商务——（电子商务题目）17如何利用电子商务提升零售商家的竞争力——（电子商务题目）18面向电子商务的企业信息化经营管理模式分析——（电子商务题目）19中小外贸企业发展电子商务的研究——（电子商务题目）20浅析电子商务对企业国际竞争力的影响及对策——（电子商务题目）第十二部分1电子商务安全与数据加密技术浅析——（电子商务题目）2电子商务中的信息隐藏技术初探——（电子商务题目）3电子商务犯罪的原因及防范——（电子商务题目）4保险业电子商务中的法律问题分析——（电子商务题目）5电子商务时代完善合同法的思考——（电子商务题目）6争议电子商务中的税法问题——（电子商务题目）7电子商务中的隐私权问题探析——（电子商务题目）8搜索引擎营销中的法律问题研究——（电子商务题目）9电子商务中消费者隐私问题研究——（电子商务题目）10网上购物，安全吗？从消费者视角谈电子商务的安全问题及对策——（电子商务题目）11个人信用体系建设与电子商务发展——（电子商务题目）12电子商务中可视数字签名的有关研究——（电子商务题目）13基于SET的电子商务的安全协议的分析——（电子商务题目）14移动电子商务安全支付解决方案——（电子商务题目）15电子商务系统中数据库加密技术的探讨——（电子商务题目）16信息加密及电子签名在电子商务中的应用——（电子商务题目）17浅析基于电子商务网络安全PKI技术的角色访问控制模型——（电子商务题目）18从管理学角度探讨电子商务的信息安全——（电子商务题目）19电子商务中关于合同订立问题的探讨——（电子商务题目）20电子商务安全认证技术的研究与应用——（电子商务题目）第十三部分1“互联网+”背景下的县域经济大发展研究——（电子商务题目）2跨境电商服务的众包模式研究——（电子商务题目）3在线评论对商品销售影响的实证研究——（电子商务题目）4浅析电子商务在经济型酒店中的应用研究——以XXX 为例——（电子商务题目）5互联网公司O2O 转型发展模式探讨——以XXX 为例——（电子商务题目）6电子商务背景下农产品流通效率提升探讨——（电子商务题目）7电子商务环境下售后服务中的问题与对策研究——（电子商务题目）8 XXX 第三方支付机构与商业银行的竞合关系研究——（电子商务题目）9 LBS 在精准营销中的应用研究——（电子商务题目）10共享经济下专车服务存在的问题及规制研究——（电子商务题目）11共享经济视野的网约车监管方式研究?——（电子商务题目）12论电子商务企业信息竞争力的提高——（电子商务题目）13浅谈电子商务对财务会计的影响——（电子商务题目）14电子商务市场中“信息不对称”问题的模型分析及解决——（电子商务题目）15制造企业B2B电子商务与ERP的整合应用研究与实现——（电子商务题目）16企业中电子商务与ERP的关系及发展——（电子商务题目）17浅谈电子商务环境下的客户关系管理——（电子商务题目）18我国汽车行业信息化与电子商务的发展——（电子商务题目）19电子商务环境下客户关系管理应用分析——（电子商务题目）20网络经济条件下电子商务对企业的影响——（电子商务题目）第十四部分1 xx地区网络营销现状分析——（电子商务题目）2浅析电子商务在中国酒店业的应用——（电子商务题目）3食品企业开展电子商务的方案分析——（电子商务题目）4如何利用网络发展旅游业务——（电子商务题目）5 xx企业网站的诊断分析——（电子商务题目）6电子商务在汽车行业的应用分析——（电子商务题目）7阿里巴巴网站经营模式的启示——（电子商务题目）8电子商务在餐饮业的应用分析——（电子商务题目）9电子商务在酒店管理中的应用分析——（电子商务题目）10 xx省中小企业电子商务应用现状及对策分析——（电子商务题目）11 xx企业实施B2C电子商务的问题与对策——（电子商务题目）12国内xx行业网站现状与发展对策——（电子商务题目）13 xx行业电子商务市场调研分析——（电子商务题目）14家电企业的电子商务策略研究——（电子商务题目）15电子商务在房地产行业的应用分析——（电子商务题目）16电子商务在保险业的应用分析——（电子商务题目）17电子商务在手机行业的应用分析——（电子商务题目）18戴尔网络销售模式分析——（电子商务题目）19携程电子商务模式组成要素分析——（电子商务题目）20在线音乐产业发展中存在问题及应对策略——（电子商务题目）第十五部分1大学生网上开店的优劣分析——（电子商务题目）2浅论网络游戏与电子商务B2C模式的结合——（电子商务题目）3网络虚拟社区的利弊分析——（电子商务题目）4 xx省旅游电子商务的发展现状、问题及对策——（电子商务题目）5校园电子商务运作分析——（电子商务题目）6 xx网站的成功模式分析——（电子商务题目）7石化行业电子商务的现状与发展建议——（电子商务题目）8中国铁路实现电子商务的问题分析——（电子商务题目）9门户网站的现状分析和发展研究——（电子商务题目）10我国零售业发展电子商务研究分析——（电子商务题目）11关于淘宝网C2C模式认证系统分析——（电子商务题目）12中国旅游电子商务市场需求分析及其网络营销解决方案——（电子商务题目）13电子商务网站盈利方式的理性分析——（电子商务题目）14电子商务模式的网络营销渠道——（电子商务题目）15网络广告的未来发展趋势探讨——（电子商务题目）16网络营销与传统直销的整合策略分析——（电子商务题目）17网络营销条件下的顾客忠诚度分析——（电子商务题目）18传统企业网上销售策略研究——（电子商务题目）19 B2C模式的网上商店在网络营销中的应用研究——（电子商务题目）20 C2C模式的网上商店在网络营销中的应用研究——（电子商务题目）第十六部分1企业网络营销的效果评价方法研究——（电子商务题目）2电子商务市场中的“柠檬”市场问题研究——（电子商务题目）3电子商务交易风险对潜在消费者行为影响研究——（电子商务题目）4搜索引擎营销中的用户行为研究——（电子商务题目）5搜索引擎在网络营销中的地位和作用——（电子商务题目）6中小企业电子商务网站推广研究——（电子商务题目）7浅谈电子商务网站的建构——（电子商务题目）8旅行社如何在电子商务环境下开展关系营销——（电子商务题目）9浅析电子商务影响下的工业品营销——（电子商务题目）10个人网店可信形象构建——（电子商务题目）11社区型电子商务中应用客户关系管理的研究——（电子商务题目）12移动电子商务的发展与支持技术研究——（电子商务题目）13电子商务对商品价格的影响——（电子商务题目）14基于价值链的移动电子商务模式浅析——（电子商务题目）15运用层次分析法分析电子商务软件易用性的评价值——（电子商务题目）16博客网站的现状与盈利模式分析——（电子商务题目）17移动电子商务在餐饮业的应用——（电子商务题目）18强化电子商务监管的思考与建议——（电子商务题目）19电子商务的成本效益分析及商品定价——（电子商务题目）20网络经济特性及对大学生就业的影响机制分析——（电子商务题目）第十七部分1基于消费行为认知的电信企业客户细分方法研究——（电子商务题目）2基于智能计算的计算机辅助建模方法研究——（电子商务题目）。

微博内容分析研究

微博内容分析研究微博是一种非常流行的社交媒体平台，它允许用户发布短文本，图片和视频内容，让用户可以与其他用户分享想法和信息。

对于许多人来说，微博已经成为日常生活中的一部分，它不仅提供了娱乐和信息，还可以用于商业宣传和品牌推广。

从另一个角度来看，微博也成为了一种社会舆论的渠道，反映了人们的思想和社会事件的发展。

因此，微博内容的分析和研究已成为一个重要的课题。

社会事件分析微博是一个开放的平台，它允许用户发布各种不同类型的内容，例如新闻，图片，视频，个人经历等等。

这些内容的主题也可以覆盖任何社会事件，例如自然灾害，政治事件，经济事件等等。

通过分析微博的内容和用户行为，我们可以得到一些关于社会事件的有用信息。

例如，我们可以分析用户对某一社会事件的态度，关注该社会事件的人数，该事件的发展趋势和评论的数量。

这些信息有助于我们更好地了解社会事件并提出相应的解决方案。

用户行为分析微博作为一种社交媒体平台，用户的行为也是非常有趣的研究对象。

用户的行为可以包括发布内容、评论其他用户的内容、点赞、转发等等。

通过分析这些行为，我们可以了解用户的兴趣和偏好。

例如，我们可以分析用户发布的内容类型，了解用户的兴趣所在。

我们还可以分析用户的行为模式，例如评论和点赞的频率，它可以反映用户对子主题的兴趣。

这些分析结果可以帮助广告商制定更好的广告策略，更好地满足用户的需求。

情感分析微博的评论和内容往往包含着很多情感因素，例如喜怒哀乐。

通过分析微博的情感倾向，我们可以了解用户对不同主题的态度。

情感分析可以分析用户的情感倾向，如积极或消极，中性或绝对。

这可以帮助企业更好地了解用户对产品和服务的态度，从而改进其产品和服务。

例如，我们可以分析微博用户对某一商店或品牌的情感倾向，了解用户对该商店或品牌的态度，以改进其服务或产品。

文本数据挖掘微博发布的短文本数据，在数据挖掘和机器学习中也被看作是一种文本数据。

通过文本数据挖掘技术，我们可以从微博文本中挖掘出一些有用的信息，例如主题、实体等。

面向微博平台的产品市场分析模型研究

Micr ocomputer Applica tions V ol.27,No.4,2011研究与设计微型电脑应用2011年第27卷第4期文章编号：1007-757X(2011)04-0004-03面向微博平台的产品市场分析模型研究侯少龙，赵政文摘要：通过对面向微博平台的产品市场分析过程进行抽象，提出了3层分析模型。

第一层实现了数据准备模块，为兴趣分析提供规范化的数据。

第二层通过情感分析提取微博平台上与产品相关的用户兴趣。

第三层利用用户兴趣信息计算产品的满意度和关注度来表现产品市场形势。

整个模型提供了面向微博平台搭建产品市场分析系统的快速解决方案。

关键词：微博平台；用户兴趣；情感分析；产品市场分析中图分类号：TP39文献标志码：A0引言随着社区网络[1]的飞速发展，作为一种新兴的社区网络，微博平台也越来越受到人们的喜爱。

美国著名微博平台Twitter和中国的新浪微博，都拥有大量用户，它们允许用户随时随地的发表自己的看法和分享所见到的新鲜事儿。

当前，微博平台已经成为了一种重要的社会传播媒介，蕴含的信息具有很强的社会性。

针对这些信息进行兴趣分析就可以挖掘出某个事物在社会中的满意度和关注度，应用到商业领域，将有助于商家更加准确的把握产品的市场形势，具有广泛的应用价值。

此问题的相关研究[2]已经开始，但所涉及到领域比较具体，难以进行广泛的应用。

本文正是在此背景下提出了一种面向微博平台产品市场分析的通用模型，旨在帮助商家快速部署自己面向微博平台的产品市场分析系统，提取商家所关心的产品市场形势，从而更好的改善市场策略。

该模型总体上可以分为3层：①数据准备层；②兴趣分析层；③市场形势表现层。

本文的第1，2，3节分别介绍了该模型各层的主要作用和解决方案，第4节针对该模型设计了原型系统进行实验分析。

最后，本文总结了模型在应对面向微博平台产品市场分析方面的作用。

1数据准备层1.1主要作用该层实现了兴趣分析所需数据的收集和规格化处理，整个过程分为数据收集和预处理两个步骤。

《微博挖掘文本挖掘》课件

《微博挖掘文本挖掘》 PPT课件
# 微博挖掘文本挖掘
微博挖掘是对微博平台的内容进行挖掘和分析的过程。本课件将介绍微博挖掘的概述、方法与应用，以及案例分析和工具介绍。
一、概述
• 什么是微博挖掘 • 为什么要进行文本挖掘 • 微博挖掘的研究意义及应用场景
二、文本挖掘方法与应用
2.1 文本挖掘方法
• 文本预处理 • 词频统计与分析 • 主题模型分析 • 情感分析 • 实体识别
五、总结与展望
• 文本挖掘的发展趋势 • 未来应用场景展望 • 总结回顾
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
六、参考文献
参考文献列表
2.2 文本挖掘应用
• 营销推广 • 情报分析 • 舆情监测 • 事件预警
三、案例分析
3.1 购物热词分析
使用文本挖掘方法对购物热词进行分析，包括分析方法介绍、数据来源分析和结果展示及分析。
3.2 竞品分析
介绍竞品分析流程，包括数据采集与处理，以及结果展示及分析。
四、文本挖掘工具介绍与使用
介绍常用的文本挖掘工具，并提供示例分析。

微博中产品意见挖掘研究

微博中产品意见挖掘研究
李光敏;许新山;张磊
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2014(000)004
【摘要】随着微博平台的兴起，越来越多的用户参与其中分享产品的使用体验并发表意见，如何从微博的评论文本中挖掘出用户的观点这一研究课题在企业竞争情报领域中具有重要的实用价值。

笔者首先阐述产品意见挖掘的意义，然后站在技术实现的角度从产品特征抽取、产品评论主客观分类、情感倾向性分析等方面介绍了国内外的研究进展，最后指出产品意见挖掘面临的不足和今后的研究方向。

【总页数】4页(P135-138)
【作者】李光敏;许新山;张磊
【作者单位】湖北师范学院计算机科学技术学院黄石 435000;湖北师范学院计算机科学技术学院黄石 435000;河南大学数据与知识工程研究所开封 475004【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.意见领袖在微博口碑再传播中的影响力研究——基于新浪微博的社会网络分析[J], 常秋玲
2.意见领袖在微博口碑再传播中的影响力研究——基于新浪微博的社会网络分析[J], 常秋玲;
3.公共事件中微博意见领袖的话语策略与文本框架——基于新浪微博的实证研究
[J], 芦何秋;杨泽亚
4.微博话题符号网络下的意见领袖挖掘算法研究 [J], 曹林林;郑明春
5.天津“8·12”爆炸事故中的微博意见领袖及其舆论表达——以新浪微博为研究样本 [J], 荣荣;舒仁
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