典型文献
不同类型重大公共事件下交通管控舆情分析
文献摘要：
为了研究在不同类型重大公共事件下实施交通管控引起的舆情差异,从网络舆情角度,构建适用于交通管控舆情分析的情感与主题挖掘协同分析模型.在模型中建立面向重大公共事件下交通管控舆情的情感词典库,基于朴素贝叶斯分类算法进行情感分析,采用LDA主题模型法进行主题挖掘.以常规公共事件与突发公共事件下的交通管控为研究对象,通过爬取微博平台网民的评论数据,对比不同类型事件下交通管控网络舆情变化差异.结果表明,常规公共事件与突发公共事件下的交通管控舆情情感值分别为0.75～0.95与0.35～0.85.不同类型重大公共事件下交通管控舆情出现消极主题词的因素更加复杂,而积极主题词的相似度更高.突发公共事件中交通管控舆情主题词的热度变化趋势在事件初期急剧上升,然后逐渐下降趋于平缓,而常规公共事件下的趋势没有明显规律.
文献关键词：
公共事件;交通管控;舆情分析;情感分析;主题挖掘
中图分类号：
作者姓名：
汤文蕴;丁子羿;马健霄
作者机构：
南京林业大学汽车与交通工程学院,江苏南京210037
文献出处：
引用格式：
[1]汤文蕴;丁子羿;马健霄-.不同类型重大公共事件下交通管控舆情分析)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(11):2271-2279
A类：
B类：
重大公共事件,交通管控,舆情分析,网络舆情,主题挖掘,协同分析,立面,情感词典,词典库,朴素贝叶斯分类,分类算法,情感分析,LDA,主题模型,模型法,突发公共事件,爬取,微博平台,台网,网民,评论数据,情变,情感值,主题词,情主题,热度
AB值：
0.239625
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
