基于机器学习的舆情分析系统

摘要：

随着网络时代的全面到来,如何从大数据的角度去了解和管理网络舆情已经成为一个重要话题.针对这一重要话题,提出一个新的思路:从新闻本身的被关注度和新闻下的评论两方面同时入手,将舆情分析分为两个部分,即“热点事件抓取”和“网民评论情感倾向性分析”.热点事件的抓取通过分布式爬虫实现,网民评论情感分析通过词向量配合训练LSTM神经网络实现.通过这两部分的配合,找出有较高关注度且网民对其有强烈情感的热点事件新闻,从而达到了舆情监控的目的.

关键词：爬虫、机器学习、舆情分析、情感分析

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：大连交通大学创新训练项目国家级备案201810150027

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：53-56,63