题目：社会媒体大数据情感分析与商务应用

随着社交网络的飞速发展，社交网络吸引了海量的用户，人们通过社交网络获取信息、与好友交流、娱乐，因此社交网络上积累了丰富的用户信息。社交网络的这些特点都使之成为了新兴的营销阵地，在这里卖家可以以社交网络作为信息资源库，了解消费者的需求和偏好，同时可以以社交网络作为信息发布渠道，将与消费者偏好爱好匹配的
商品信息有针对性地定点投放给用户。而这些都依赖于对用户的观点态度的分析。由于社交媒体上的中文短文本情感分析受制于微博语言变化迅速、不规范，短文本缺乏上下文信息、中文分词精度低、短文本分类维度高、特征稀疏等问题,中文短文本情感分类问题一直没有得到很好解决。
而有鉴于微博文本中包含丰富的表情符号信息，能很好地指示微博的情感，因此可以作为标注微博情感的线索。而微博提供了2000 余种表情符号，且在不断地更新，手工标注难以满足实时性、准确性的要求。因此本文以表情符号作为切入点，首先对表情符号进行了分类建模，能够通过模型自动将表情符号分为积极、消极两类，进而用于标
注积极、消极微博。而标注过程中，我们发现存在一类微博同时包含积极、消极表情符号，本文定义其为富情感微博，通过富情感微博识别出了一个频繁发布富情感微博的用户群体，本文将这类用户定义为富情感用户，这类用户有鲜明的行为特征，而这些特征都能与用户的情感调节策略相互关联印证。为了对这群用户进行更精细化的分析，需要建立微博分类器，对不包含表符号的微博进行情感分类。因此在第四章本文进行了微博情感分类建模，首先利用一个中性情感分类器剔除微博中的中性微博，接着利用两个贝叶斯分类器、中文情感词典分类器采取投票策略建立组合分类器对微博进行分类。最后，在应用部分，本文对富情感用户的营销相关特征进行了分析，发现富情感用户在社交网络上非常活跃、有影响力、与冲动购买型消费者有相似的情感调节特征，因此他们可以作为很好的社会化营销对象和营销效果传感器。利用微博情感分类器，可以对富情感用户的微博进行情感分析，对电商在双十一期间的营销效果做感应和评价。