网络评论情感分析与干预策略研究

"这篇论文是关于2020年第五届“数维杯”大学生数学建模竞赛的研究成果，主要探讨了网络评论情感倾向分析的合理性。论文深入研究了四个具体问题，分别采用不同的方法来解决，包括情感色彩分析、Python爬虫、BP神经网络预测以及层次分析法，并利用Python和MATLAB等工具进行实现和优化。" 在当前互联网时代，网络评论的情感倾向分析日益重要，尤其是在公共危机事件中，信息快速传播，对公众情绪产生显著影响。这篇论文针对这一背景，提出了以下四个关键问题： 1. 关键字爬取模型：为获取与特定主题相关的情感评论，研究团队设计了一个基于Python的模型，利用jieba库进行分词和情感分析。通过对评论进行标记（"1"表示相关，"0"表示不相关），筛选出与主题关联的评论，以0-1整数规划法和Pycharm进一步优化了这一过程。 2. 层次分析模型（AHP）：针对舆情评论的选择，研究者应用AHP确定了发表时间、关注人数、评论人数和内容价值四个因素的权重，计算评论的综合得分，并利用MATLAB抓取得分高的评论，以理解公众的主要关注点。 3. BP神经网络预测：针对情感倾向的干预，研究团队使用Python爬虫收集评论数据，并通过BP神经网络调整负面和正面评论的权重，从而实现对网络情绪的干预，这一方法有助于平衡网络舆论环境。 4. 层次分析法的舆情等级划分：通过对舆情的传播时间、规模和网民情感倾向的权重分配（0.44、0.22、0.34），研究者构建了舆情等级划分模型，使用MATLAB进行计算，为不同等级的舆情制定相应干预策略。 在研究的最后阶段，论文提到对关键字爬取模型的优化，重新选择关键点以增强结论的科学性，并探讨了模型在教育、绿植规划、网警巡检等领域的潜在应用，展示了数学建模在解决实际问题中的广泛适用性。 关键词涉及：感情色彩分析、层次分析法、BP神经网络模型和Python编程，这些技术共同构成了对网络评论情感倾向分析的有效工具和方法。通过这些工具和方法，不仅可以更准确地理解公众情绪，还可以对网络环境进行积极干预，对社会舆情管理和网络信息安全具有重要意义。