A202001502.pdf

简介：
A202001502.pdf 详细描述了该文档的特定编号，用于识别和追踪相关资源。 该文件编号 A202001502 旨在提供一个唯一的标识符，以便于管理和检索。 这种编号系统有助于确保文档的准确性和可追溯性，尤其是在大量文档存在的情况下。 本文详细阐述了一种基于数学建模的舆情监测与情感倾向分析方法，其核心目标在于有效解决复杂的舆情分析难题。该模型构建于四个相互关联的子模块之上，具体包括：舆情信息筛选模块、舆情数据抓取模块、舆情传播控制模块以及舆情等级处理模块，这些子模块协同工作以实现全面的舆情监控和情感倾向评估。 舆情信息筛选模型采用 TF-IDF 特征作为其分类器模型的输入变量，并利用对原始特征空间的映射，将输入数据转换至一个全新的特征空间，从而实现线性可分。随后，基于 RBF 核函数的非线性支持向量机算法模型被构建。为了评估该模型的实际应用价值，我们选取搜狐新闻数据中 80% 的评论内容作为训练数据集，共计包含 80,304 个评论条目。剩余的 20% 的评论内容则被用作测试集，通过已训练好的超平面对测试集进行分类。实验结果表明，该分类器的准确率高达 92.10%，充分验证了模型的实用性和有效性。 舆情数据抓取模型采用了三种数据挖掘算法。最初，利用浏览器开发者工具，在搜索栏中检索预设关键词，捕捉网络界面的 XHR 格式 URL，并将其作为数据抓取的原始地址。随后，借助 Python 语言的第三方库 requests，模拟浏览器内核解析源地址中的 JSON 文件内容，并将提取的数据存储为 CSV 格式的文件。针对微博话题、微博评论以及豆瓣电影这三个数据集，分别构建了各自的挖掘算法。此外，针对微博评论数据，还进行了深入的挖掘，提取了用户位置、性别和年龄等具有重要价值的深度信息，并进行了进一步的分析处理。 再次，舆情传播控制模型呈现出一种能够有效地引导网民的情感倾向，使其逐渐偏向对政府或企业表达积极态度的干预策略。为了准确评估舆情的整体情感走向，构建了情感字典，该字典主要由五类基础情感词汇构成：基于 Hownet 的基础情感字典、互联网网络中的情感表情符号字典、程度副词情感字典以及否定词汇的字典。在此基础上，进行了一系列的情感计算和深入分析，从而对政府和微博用户之间关于同一话题的评价，特别是其正向积极评价比例进行 Stackelberg 博弈论均衡判断。 舆情等级处理模型设计了一种全面评估疫情传播的持续时间、范围以及网民的情感态度的舆情处理等级分级策略。我们构建了一个以线性加权法为基础的舆情信息等级处理模型，并将其所面临的挑战转化为对舆论等级进行划分的任务。该模型借鉴了问题1中提出的舆情信息模型，用于筛选过程，同时利用问题2中提出的舆情数据抓取模型来获取所需的数据，最终，通过线性加权法建立起完善的舆情等级处理模型。 本文的核心创新在于构建了一种以数学建模为基础的舆情监测与情感倾向分析模型。该模型旨在有效地解决舆情分析的复杂挑战，同时兼具出色的实用价值。 此外，此模型具有广泛的应用前景，可灵活应用于多个领域，例如香菇品种分类、文本信息识别以及人脸识别技术等。