邱泽国^1,2，贺百艳¹

1. 哈尔滨商业大学, 哈尔滨 150028; 2. 黑龙江省文化大数据理论 应用研究中心, 哈尔滨 150028

出版日期:2021-10-25发布日期:2021-12-24

Analysis of Internet Public Opinion Clustering and SentimentEvolution Based on PCA-Spectral-LDA: A Research on Weibo Text Mining

QIU Zeguo^1,2, HE Baiyan¹

1. Harbin University of Commerce, Harbin 150028; 2. Heilongjiang Province Cultural Big DataTheory Application Research Center, Harbin 150028

Online:2021-10-25Published:2021-12-24







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本文评论

互联网成为网络舆情传播的主要媒介, 分析突发事件的情感发展态势, 可以探究舆情演变规律并识别潜在风险, 为舆情的引导和控制提供决策支持. 文章对爬取的微博文本数据进行预处理, 基于文本数据的高维特征,首先 利用主成分分析方法进行降维, 然后采用谱聚类算法,并提出结合潜在狄利克雷分 析模型提取文本主题的方法,对每类主题进行情感分析. 通过数据可视化方法研究 网民的情感倾向,得到网络舆情传播中情感的时空演化规律. 研究结果能够清晰地表明网民的情感态度和舆情走向,文章的研究方法为微博舆情的研究提供了新视角.
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