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音乐社交平台用户情绪特征研究--基于网易云音乐评论

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摘要

1.1.1研究背景

1.1.2问题提出

1.1.3研究意义

1.2研究思路与研究内容

1.2.1研究思路

1.2.2研究内容

1.3论文的组织结构安排

1.4本章小结

2文献综述

2.1.1音乐社交平台及其评论

2.1.2音乐社交中的情感营销

2.1.3音乐社交平台述、评

2.2音乐情绪及情感相关研究

2.2.1音乐情绪的概念

2.2.2音乐的情绪与情感

2.2.3音乐情绪的体验与认知机制

2.2.4音乐情绪的研究方法

2.2.5音乐情绪及情感述评

2.3音乐意象相关研究

2.3.1音乐意象的界定

2.3.2音乐情绪的意象

2.3.3音乐意象的研究方法

2.3.4音乐意象述评

2.4文本挖掘相关研究

2.4.1文本挖掘及其研究现状

2.4.2文本的意见挖掘

2.4.3文本挖掘述评

2.5本章小结

3数据的获取与处理

3.1数据爬取

3.2文本预处理

3.2.1数据清洗整理

3.2.2中文分词

3.2.3汉语言词性标注与命名实体识别

3.3文本数据的特征提取

3.3.1词袋模型

3.3.2Tf-Idf特征

3.3.3Word2Vec词向量模型

3.4本章小结

4基于评论的音乐情感分类

4.1基于评论的音乐情感分类及其算法

4.2基于评论的分类模型

4.2.1逻辑回归分类器

4.2.2音乐情感分类的逻辑回归模型

4.3情感分析结果

4.4本章小结

5音乐情绪特征研究

5.1.2指标的判定标准

5.2音乐主题与主题模型

5.2.1评论中的音乐主题

5.2.2 LDA主题模型

5.3融合情感、语义的主题模型

5.3.1模型的构建

5.3.2模型的训练

5.4特征分布结果与讨论

5.4.1语义空间分布

5.4.2情感积极性分布

5.4.3用户音乐情绪特征

5.5本章小结

6.1总结

6.2展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢

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著录项

  • 作者

    阮泽楠;

  • 作者单位

    浙江理工大学;

  • 授予单位 浙江理工大学;
  • 学科 管理科学与工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 张宏;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    音乐; 平台; 情绪; 特征研究;

  • 入库时间 2022-08-17 11:20:36

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