典型文献
基于聚类方法的突发公共事件网民情绪分析
文献摘要：
热点事件常常伴随网民的激烈讨论,展现出各不相同的网民情绪.通过将情绪数据进行分析,快速获取网民的正负面情绪,为商品的市场推广和网络犯罪的预防等提供技术支持.基于微博等社交平台构建网民情绪分析模型,该模型以新冠肺炎疫情事件为案例进行分析,利用数据挖掘、聚类方法对情感进行分析与分类,精准定位热点事件,研究疫情环境下不同热点事件不同状态下网民情绪变化.
文献关键词：
数据挖掘;机器学习;聚类
中图分类号：
作者姓名：
王军;吕广旭;卢加奇;王小英
作者机构：
故宫博物院保卫处,北京 100009;防灾科技学院,河北 三河 065201
文献出处：
引用格式：
[1]王军;吕广旭;卢加奇;王小英-.基于聚类方法的突发公共事件网民情绪分析)[J].现代信息科技,2022(13):98-100,105
A类：
B类：
聚类方法,突发公共事件,网民情绪,情绪分析,热点事件,激烈讨论,各不相同,正负,负面情绪,市场推广,网络犯罪,微博,社交平台,平台构建,建网,情事,精准定位,疫情环境,下网,情绪变化
AB值：
0.362139
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。
