【摘 要】
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用户生成内容是Web2. 0下由网络用户创作的互联网信息,分析其相关理论研究进展从而为UGC的进一步研究及商业利用提供思路具有重要的参考意义。本文在界定了UGC产生的背景基础
【机 构】
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安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽财经大学统计与应用数学学院
【基金项目】
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2015年度国家社会科学基金规划项目“跨媒体用户生成内容情感倾向挖掘及其应用研究”(项目编号:15BTQ043);2017年安徽财经大学研究生科研创新基金重点项目“文本形式用户生成内容主体识别算法设计与实现”(项目编号:ACYC2017056)
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用户生成内容是Web2. 0下由网络用户创作的互联网信息,分析其相关理论研究进展从而为UGC的进一步研究及商业利用提供思路具有重要的参考意义。本文在界定了UGC产生的背景基础上,从UGC基本范畴、生成动机、质量问题和法律问题4方面,分析了UGC研究动态;探究UGC情感分析中情感词语和情感量化问题,归纳现有情感分析涉及的算法应用。在研究现状分析基础上,指出下一步应重点研究促进网络用户生产出高质量UGC的激励和约束政策,建立更加完善、准确的推荐模型,设计符合不同应用领域的情感词量化方法,构建保护用户隐私的UGC生产、利用机制。
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