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基于卷积神经网络分析的微博用户情绪传播研究——以“宇芽被家暴案”为例

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基于卷积神经网络分析的微博用户情绪传播研究——以“宇芽被家暴案”为例
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究意义第11-12页
        1.2.1 理论意义第11页
        1.2.2 现实意义第11-12页
    1.3 国内外文献综述第12-19页
        1.3.1 网络舆情文献综述第12-14页
        1.3.2 情绪传播文献综述第14-16页
        1.3.3 情感分析方法文献综述第16-18页
        1.3.4 综述小结第18-19页
    1.4 研究目的与研究问题第19-21页
        1.4.1 研究目的第19页
        1.4.2 研究内容第19-21页
    1.5 研究方法和研究思路第21-22页
        1.5.1 研究方法第21页
        1.5.2 研究思路第21-22页
    1.6 研究的创新点第22-24页
第二章 概念界定和理论基础第24-29页
    2.1 相关概念界定第24-26页
        2.1.1 热点事件概念界定第24页
        2.1.2 网络用户情绪概念界定第24-25页
        2.1.3 情绪热度概念界定第25-26页
    2.2 理论基础第26-29页
        2.2.1 沉默的螺旋理论第26-27页
        2.2.2 情绪感染理论第27-28页
        2.2.3 阶段分析理论第28-29页
第三章 基于卷积神经网络的案例数据采集和分析第29-38页
    3.1 “宇芽被家暴案”案例回顾第29-30页
    3.2 数据采集与处理第30-33页
        3.2.1 数据采集第30-31页
        3.2.2 数据预处理第31页
        3.2.3 中文分词第31-33页
    3.3 基于神经网络的用户情绪分析第33-37页
        3.3.1 卷积神经网络情感倾向分析第33-35页
        3.3.2 情绪热度分析及可视化第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 “宇芽被家暴”事件传播过程及演化阶段分析第38-72页
    4.1 “宇芽被家暴”事件传播过程分析第38-41页
    4.2 “宇芽被家暴”事件演化阶段分析第41-52页
        4.2.1 基于评论热度的演化阶段划分第43-44页
        4.2.2 基于情绪热度的演化阶段划分第44-50页
        4.2.3 微博用户负面情绪阶段分析第50-52页
    4.3 “宇芽被家暴案”微博用户情绪特征分析第52-66页
        4.3.1 基于词频统计的微博用户情绪特征分析第53-57页
        4.3.2 基于主题的用户情绪特征分析第57-64页
        4.3.3 基于性别的用户情绪特征分析第64页
        4.3.4 基于地域的用户情绪特征分析第64-66页
    4.4 “宇芽被家暴”事件中的微博用户情绪第66-70页
        4.4.1 微博用户情绪传播特点第66-69页
        4.4.2 微博用户情绪起伏原因分析第69-70页
    4.5 本章小结第70-72页
第五章 相关部门存在的问题及情绪引导策略第72-80页
    5.1 相关部门处理过程中存在的问题第72-74页
        5.1.1 相关部门公信力较低第72页
        5.1.2 “洗白”言论易引起微博用户反感第72-73页
        5.1.3 普法宣传仍有不足第73-74页
    5.2 基于情绪演化阶段特征的微博用户情绪引导对策第74-80页
        5.2.1 情绪萌芽阶段:明确事件类型,重视用户情绪第75-76页
        5.2.2 情绪爆发阶段:承担责任,及时辟谣第76-77页
        5.2.3 情绪反复阶段:密切监控舆情,减少“洗白”报道第77-78页
        5.2.4 情绪消退阶段:及时反思,构建舆情监督体系,提升公信力第78-80页
第六章 总结与展望第80-82页
    6.1 研究结论第80-81页
    6.2 研究存在的不足以及展望第81-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-88页
附录第88-90页
攻读硕士学位期间取得的成果第90页

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