【摘 要】
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本文依托2020年1月1日至2月29日期间共计6万条新浪微博博文与1.5万条微博热门评论,基于分布式爬虫技术、分布式数据库系统、SnowNLP情感分析模型以及K-Means文本聚类算法,对
【机 构】
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四川大学网络空间安全学院,四川大学网络空间安全研究院,四川大学吴玉章学院,四川大学计算机学院
【基金项目】
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四川省科技厅新型冠状病毒疫情防控科技攻关项目(2020YFS0007);四川大学新冠肺炎应急项目(2020scunCoV应急20012);四川大学大学生创新创业计划(C2020109217)
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本文依托2020年1月1日至2月29日期间共计6万条新浪微博博文与1.5万条微博热门评论,基于分布式爬虫技术、分布式数据库系统、SnowNLP情感分析模型以及K-Means文本聚类算法,对与“新冠肺炎疫情”相关的话题展开舆情分析,可视化地展现本次疫情事件中网络舆情的时空演化过程.在时间维度层面,通过文本聚类与情感分析,发现网民对于此次肺炎疫情的态度大致经历了三个阶段,即起伏不定的紧张焦虑期、缓慢攀升的团结振作期以及波动很小的自信平稳期,总体上呈现积极大于消极、正面大于负面的情绪状态.在空间维度层面,通过地
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