社交媒体大数据智能情感分析技术/素质赋能系列丛书

本书系统地介绍了社交 媒体情感分析的理论基础与 文本大数据的爬取和预处理 技术，创新地提出了面向社 会热点事件的智能情感分析 框架，包括舆情情感演化、 干预与预测全过程的智能建 模，并提供了丰富的社会热 点事件大数据智能情感分析 应用案例。本书可作为计算 机科学、情报学、传播学、 管理科学、公共管理等学科 领域的高年级本科生及研究 生教材，也可作为从事人工 智能、大数据分析、自然语 言处理、情报分析、管理决 策相关研究的科研、设计和 工程技术人员的参考书籍， 还可作为各级政府和企事业 单位开展网络舆情分析与管 控研究的指导手册。

谭旭，国防科技大学博士，教授，湖南大学、湘潭大学研究生导师。是“鹏城学者”长期特聘教授、广东省高校“千百十工程”省级培养对象、广东省高职教育专业领军人才、南粤优秀教师。现为广东省视频图像大数据公共安全应用科研团队负责人、广东省信息管理技术教学团队负责人、广东省高职教育计算机类专业教指委秘书长、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员。主持国家自科基金、教育部人文社科基金等项目21项，主编教材2部、专著1部,获中国仿真学会科学技术奖一等奖1项，广东省教育教学成果奖二等奖2项。

第1章 社交媒体大数据情感分析的理论基础 1.1 社交媒体大数据情感分析的研究背景 1.1.1 社交媒体大数据与社会治理 1.1.2 社交媒体大数据情感分析的困境与意义 1.2 社交媒体大数据情感分析的基本概念 1.2.1 社交媒体大数据的定义与特征 1.2.2 社交媒体大数据的来源与分类 1.2.3 社交媒体大数据情感分析的基本理论 1.3 社交媒体大数据情感分析的研究进展、现状及趋势 1.3.1 社交媒体文本数据挖掘方法 1.3.2 社交媒体数据表示学习技术 1.3.3 社交媒体文本情感计算任务 1.3.4 社交媒体数据舆情计算应用 1.4 本章小结 参考文献 第2章 社交媒体大数据网络爬取与数据预处理 2.1 什么是网络爬虫 2.1.1 网络爬虫的定义 2.1.2 网络爬虫的流程 2.1.3 网络爬虫的类型 2.1.4 网络爬虫的工具 2.2 网页和网站的基础知识 2.2.1 网页的构成 2.2.2 网站的构成 2.2.3 网页开发者工具 2.3 基于Python的爬虫库 2.3.1 Python爬虫库概览 2.3.2 requests库安装和体验 2.3.3 利用requests库爬取百度贴吧案例 2.4 基于Python的爬虫框架 2.4.1 Python爬虫框架概览 2.4.2 Scrapy爬虫操作入门 2.4.3 利用Scrapy爬取微博网站案例 2.5 基于Python的文本数据预处理 2.5.1 文本数据预处理的范畴 2.5.2 文本数据预处理的工具与方法 2.5.3 文本数据预处理流程 2.5.4 文本数据预处理案例 2.6 本章小结 参考文献 第3章 社交媒体大数据智能情感分析方法与技术 3.1 社交媒体大数据情感分析方法 3.1.1 社交媒体大数据情感分析基础方法 3.1.2 社交媒体大数据情感分析常用方法 3.1.3 社交媒体大数据情感分析智能方法 3.2 社交媒体大数据智能情感分析关键技术 3.2.1 信息抽取技术 3.2.2 情感分析技术 3.2.3 谣言检测技术 3.2.4 话题识别技术