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針對現(xiàn)有模型無法進(jìn)行微博主題情感演化分析的問題，提出一種基于主題情感混合模型（ TSCM）和情感周期性理論的主題情感演化模型——動態(tài)主題情感混合模型（ DTSCM）。DTSCM通過捕獲不同時間片中微博消息集的主題和情感，追蹤不同時間片內(nèi)主題與情感的變化趨勢，獲得主題情感演化圖，從而實(shí)現(xiàn)主題和情感的演化分析。真實(shí)微博數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與當(dāng)前優(yōu)秀代表算法JST（ Joint Sentiment/Topic）、S-LDA（ Sentiment-Latent Dirichlet Allocation）和DPLDA（Dependency Phrases-Latent Dirichlet Allocation）相比，該方法的情感分類準(zhǔn)確率分別提高了3. 01%、4.33%和8.75%，并且可以獲得主題情感演化圖。這表明該方法具有更高的情感分類準(zhǔn)確率并且可以進(jìn)行微博主題情感演化分析，為輿情分析等應(yīng)用提供了較好的幫助。
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