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通过基于概念的聚类方法，对博客作者的情感极性进行分析。在知网情感词汇库的基础上，将概念引入向量空间模型。首先，提取博客文本情感词，利用基于情感词概念的向量空间模型完成对博客文本的表示。然后，使用k-means算法对博客文本进行聚类，完成对博客情感极性的分析。在向量空间模型中使用概念作为特征项，提高了对博客作者情感极性分析的精度。实验证明基于概念的向量空间模型比传统基于词语的向量空间模型在博客文本情感聚类上具有更好的性能。