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面向政务微博的数据分析系统设计与实现

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  • 【题名】:面向政务微博的数据分析系统设计与实现
  • 【年份】:2020
  • 【作者】:吴广建
  • 【关键词】:政务微博  文本挖掘  情感分析  HRCA模型  EDS模型
  • 【摘要】:如今政务微博在政府工作中发挥着越来越重要作用,政务微博发布内容种类繁多,日发布量越来越多,迫切需要提高政务微博的管理和运营效率,掌握近期政务微博的舆论倾向并及时引导舆论导向,了解人民大众最关心的政务话题,本文涉及的面向政务微博的数据分析领域研究,对解决政府微博运营管理,具有很好的应用前景。本文通过调查研究近年来政务微博发展现状,发现政务微博运营人员不能掌握政务微博内部大众关心的热门话题,不能及时了解政务微博信息舆论情感倾向,对政务微博运营管理效率低,并且政务微博账户内数据量不断增多,数据特征复杂,隐藏许多潜在价值等。本文根据政务微博现在迫切要解决的需求问题,设计并实现了面向政务微博的数据分析系统,该系统实现了提取大众最关心的政务微博话题、获取大众对近期热门微博的情感倾向、分析微博用户行为和用户特征信息、定时收集热门发布素材信息等功能,以政府微博账户“上海发布”为例对整个系统做了阐述,整个系统分为三个子系统,分别为数据采集子系统,数据分析子系统,数据可视化子系统,数据采集子系统利用分布式爬虫Scrapy框架采集数据,数据分析子系统利用Spark分布式系统进行数据分析计算,其中包括:中文分词、特征提取、LDA主题提取、情感分析、SparkSQL数据分析等,数据可视化子系统利用SSM和Echarts框架对分析数据进行可视化工作。本文提出了一种针对政务微博分析的HRCA(政务微博热度值)模型,该模型在分析微博用户对微博转发、评论和点赞表现的感兴趣程度和用户自身携带的潜在热度基础上,计算获取微博用户高度重视的微博内容,再结合LDA算法来提取政务微博热门话题;同时提出一种计算政务微博评论情感值的EDS(政务微博评论情感值)模型,该模型将政务微博评论文本分为陈述句、感叹句和疑问句三种句子类型,并结合评论文本的长度利用情感词典计算文本评论情感值,实验得到好的效果,然后利用HRCA模型结合EDS模型情感分析技术获取热门微博情感倾向。本文开发了一套面向政务微博的数据分析系统,解决了传统数据分析速度慢、样本数据不足、信息不精准、政务微博热门话题模糊、政务微博不能及时获取舆论倾向、用户行为及特征数据分析困难及发布素材收集繁琐等问题,提高了政府工作人员对政务微博的运营效率。
  • 【会议名称】:硕士
  • 【类别名称】:章剑林,范志刚
  • 【载体】:杭州师范大学
  • 【会议地点】:2020
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