检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘忠杰[1] LIU Zhongjie(School of Software and Big Data,Changzhou College of Information Technology,Changzhou 213164,China)
机构地区:[1]常州信息职业技术学院软件与大数据学院,江苏常州213164
出 处:《常州信息职业技术学院学报》2024年第4期20-26,共7页Journal of Changzhou College of Information Technology
基 金:江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目资助(2023TDFX003)。
摘 要:随着用户生成内容视频网站的普及,弹幕评论成为用户表达情感性意见的重要方式。弹幕评论的即时性和互动性为网络舆情分析提供了丰富的数据资源,但其匿名性和短文本的特点给数据分析带来一定的困难。设计视频弹幕评论网络舆情分析系统,能够有效识别和过滤异常用户,并进行情感分析,最终完成对弹幕评论的主题聚类和可视化展示。系统采用前后端分离架构,前端基于Vue框架,后端使用Django框架,数据存储采用MySQL数据库。通过对Bilibili视频网站弹幕数据的实验分析,验证了系统的有效性和稳定性,促进了网络舆情分析系统的发展。With the popularity of user-generated content video websites,bullet screen comments have become an important means for users to express their emotional opinions.The immediacy and interactivity of bullet screen comments provide rich data resources for network sentiment analysis,but their anonymity and short text characteristics bring some difficulties to data analysis.This paper proposes a network sentiment analysis system for video bullet screen comments that can effectively identify and filter abnormal users,conduct sentiment analysis,and ultimately achieve topic clustering and visual display of bullet screen comments.The system adopts a front-end and back-end separation architecture,with the front-end based on the Vue framework and the back-end using the Django framework,and data storage is implemented with a MySQL database.Through experimental analysis of bullet screen data from the Bilibili video website,the effectiveness and stability of the system are verified,which promotes the development of network sentiment analysis system.
分 类 号:TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.49