基于微博文本情感计算的用户个性分析方法的研究



基于微博文本情感计算的用户个性分析方法的研究

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基于微博文本情感计算的用户个性分析方法的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-14页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 本文主要研究工作	第11-12页
1.2.1 基于LSTM的情感分析	第12页
1.2.2 基于心理学模型的个性预测	第12页
1.2.3 基于情感分析与个性预测的用户剖像构建	第12页
1.3 论文组织结构	第12-14页
第2章相关工作综述	第14-22页
2.1 文本情感分析	第14-15页
2.2 基于深度学习的文本挖掘	第15-16页
2.3 词嵌入	第16-17页
2.4 用户画像	第17-18页
2.5 用户个性预测	第18-20页
2.6 本章小结	第20-22页
第3章基于LSTM的情感分析	第22-38页
3.1 前言	第22页
3.2 基于LSTM的情感分析的框架设计	第22-23页
3.2.1 情感分析模型的选取	第22-23页
3.2.2 情感分析的框架设计	第23页
3.3 情感分析模型要素剖析	第23-27页
3.3.1 LSTM模型的构建分析	第23-24页
3.3.2 特征工程的方法选择	第24-25页
3.3.3 情感分析模型参数选取分析	第25-27页
3.4 LSTM模型剖析	第27-30页
3.5 实验与分析	第30-36页
3.5.1 语料收集及评测指标	第30-32页
3.5.2 输入层表征方法选取实验	第32-34页
3.5.3 隐藏层层数选取	第34页
3.5.4 隐藏层神经元个数选取	第34-35页
3.5.5 总体实验与分析	第35-36页
3.6 本章小结	第36-38页
第4章基于心理学模型的用户个性预测	第38-54页
4.1 前言	第38页
4.2 基于Big Five个性分析的框架设计	第38-39页
4.3 Big Five模型与LIWC词典分析	第39-43页
4.3.1 Big Five模型分析	第39-40页
4.3.2 LIWC词典分析	第40-41页
4.3.3 Big Five与LIWC词典的映射关系分析	第41-43页
4.4 个性预测算法设计	第43-46页
4.4.1 数据预处理算法	第44页
4.4.2 用户个性打分模型构建与算法设计	第44-45页
4.4.3 基于KNN用户个性预测的算法设计	第45-46页
4.5 实验与分析	第46-51页
4.5.1 LIWC词典及向量空间模型合理性实验	第46-48页
4.5.2 基于KNN的个性预测	第48-51页
4.6 本章小结	第51-54页
第5章基于情感分析与个性预测的用户剖像构建	第54-68页
5.1 前言	第54页
5.2 用户剖像构建主体思路与方法	第54页
5.3 基于LSTM的情感值量化	第54-55页
5.4 情感值波动与个性关联指标分析	第55-57页
5.4.1 情感值波动—方差	第55-56页
5.4.2 用户剖像中的相关性分析	第56-57页
5.5 性别预测	第57-61页
5.5.1 基于用户昵称的朴素贝叶斯性别预测	第59页
5.5.2 基于博文内容的SVM性别预测	第59-60页
5.5.3 模型融合方法性别预测	第60-61页
5.6 实验与分析	第61-65页
5.6.1 性别预测实验	第62-64页
5.6.2 用户属性相关度度量实验	第64-65页
5.7 本章小结	第65-68页
第6章应用系统实例	第68-74页
6.1 前言	第68页
6.2 系统总体设计	第68页
6.3 系统功能模块	第68-70页
6.4 情感分析及用户剖像结果展示	第70-73页
6.5 本章小结	第73-74页
结论	第74-76页
参考文献	第76-82页
攻读硕士学位期间发表论文及所做工作	第82-84页
致谢	第84页

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