声明
1 绪 论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究进展
1.3.1 网络文本挖掘研究
1.3.2 微博情感分析研究
1.4 研究目标和内容
1.5 技术路线
2 情感符号词库构建方法
2.1 符号特征选取与提取
2.2 情感符号与非情感符号
2.3 情感符号含义判别
2.4 情感符号词库构建
3 微博情感空间化方法
3.1 单条微博的情感量化表达方法
3.1.1 单条微博文本情感量化
3.1.2 单条微博符号情感量化方法
3.1.3 单条微博综合情感计算
3.2 情感空间化方法
3.2.1 微博POI位置识别方法
3.2.2 POI情感计算权重模型
3.2.3 POI情感评估方法
4 研究区概况与数据准备
4.1 研究区概况
4.2 数据准备
4.2.1 数据来源
4.2.2 数据处理
4.3 实验数据结果
4.3.1 微博情感符号数量分布
4.3.2 符号计算的关键参数
4.3.3 情感计算效果测试
5 旅游地情感特征与情感空间分析
5.1 微博表征的POI情感特征
5.1.1 不同类型POI情感值特征
5.1.2 微博内容对POI情感的贡献数量特征
5.2 微博内容表征的POI情感空间分布特征
5.2.1 微博文本情感空间分布
5.2.2 微博符号情感空间分布
5.2.3 微博综合情感空间分布
5.3 POI情感特征的用户性别属性对比
5.3.1 不同性别用户POI情感特征
5.3.2 不同性别用户微博内容情感贡献特征
5.3.3 不同性别用户的古城情感空间分布
5.4 POI情感特征的时间分析
5.4.1 POI情感的时间特征
5.4.2 游客微博情感的时间特征
5.4.3 游客微博情感时空变化特征
6 结论与展望
6.1 结论
6.1.1 微博情感空间化方法总结
6.1.2 实证研究分析总结
6.2 创新点
6.3 讨论与展望
参考文献
附录
致谢
攻读学位期间取得的科研成果清单
