时辰：2024-03-28 11:07:29
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中图分类号： G206.2
文献标记码： A
文章编号： 10012435（2017）02022306
Key words： Gender Language；topic；corpus；text classification；priority sequence
Abstract：
The priority sequence of topic selection between genders is variable.The previous researches mainly focus on the change of priority sequence in the daily conversation context，instead of the network virtual context.The thesis classifies 500，000 pieces of Chinese blog texts written by two genders respectively，which are gathered from the corpus of Network Media Language Branch in National Language Resources Monitoring Research Center（CNLR）.Based on this largescale data，it investigates the priority sequence of topics and the intergroup differences between genders.It finds out that the priority sequences of topic selection between genders in new media context and daily conversation context are distinctively different.Also，highfrequency topics between genders in the new media context have similarities，while significant differences of the sequences，as well as topic amount exist between groups.“Rapporttalk” always dominates females both in daily chats and new media contexts，consequently the priority sequence is relatively stable.However，the mode of discourse by men is transforming from “Reporttalk” to “Rapporttalk” in the new media context，thus the priority sequence is less stable.
性e措辞研讨是社会措辞学的研讨热点，同时也是心思学、社会学、人类学等多个学科范围配合存眷的课题。最近几年来，性别措辞研讨的重点慢慢转向寒暄中的话语情势。话语情势的性别差别首要表此刻话题遴选、话语量、话轮节制和寒暄计谋方面（Wardhaugh 2010）[1]。此中，话题遴选的性别差别一向遭到国际外学者的正视。Klein（1971）、Kramer（1974）、Aries（1976，1982）、Tannen（1991）、Myerhoff（2006）[17]等考查了工人阶级、中产阶级等差别社会阶级，和美国犹太社区等差别社会族群的平常言措辞题，发明男性之间的话题焦点环绕政治、经济、体育、贸易等，凡是不触及小我豪情；女性之间的话题焦点标的目的于豪情、家庭、孩子、伉俪干系等。许力生（1997）、李经纬（1998）、赵蓉晖（2003）、崔艳英（2012）[811]等国际学者也对此停止过切磋，但以先容和综述外洋研讨为主，贫乏以汉语为语料的实证研讨。
话题遴选优先序列会因语境、地区、种族、文化等差别而产生变更，以往针对家庭和大众寒暄场合的查询拜访研讨，措辞人在话题遴选时轻易遭到寒暄东西、寒暄方针、寒暄场景等诸多身分的影响，固然论断实在，但并不具有遍及性。而汇集假造语境下，寒暄场合由实际的措辞糊口转变为假造的汇集空间，寒暄东西由特定受话人转变为搜调集的预设受话人，外界情况身分对作者话题遴选的影响下降。特别是新媒体中的博客，因其具有特色化、开放性、交互性、同享性等特色，文章更靠近于单向独白式语体，差别于以往研讨的双向会话式语体。文章更能表现的博主对话题爱好，能更实在地反应两性的话题遴选标的目的。同时，比拟以往针对平常言谈语境的小样本查询拜访，基于新媒体语料的大范围统计阐发在数据处置上据有怪异的上风，防止了因小样本和个案研讨带来的偏差。再者，由于中外措辞文化的差别，外洋的研会商断并不用然合适汉语的性别措辞特色，并且正视汉语语料、加强外乡化研讨合适今世措辞性别差别研讨的多元化、静态化、微观化和外乡化的生长趋向。是以，本文基于大范围新媒体博客语料库，在文本分类处置的底子上对汉语博客中两性话题遴选的优先序列所停止的实证研讨和摸索，可以或许或许或许或许或许或许或许或许开辟汉语性别研讨的新远景，拓展新媒体下措辞研讨的新视线，揭露性别措辞差别在时期变更中的新生长，对新媒体措辞研讨和监测具有实际和实际上的启迪感化。
一、两性话题的文本分类进程
（一）测验考试文本的鉴别与遴选
国度措辞本钱监测与研讨中间的汇集媒体监测分中间从2005年起头对汇集消息、汇集服装服装服装服装论坛t.vhao.nett.vhao.nett.vhao.nett.vhao.net、汇集文学，和博客、微博、微信等新媒体停止静态监测，并建有汇集媒体监测语料库。此中，博客语料来历于新浪博客（blogsinacomcn）、搜狐博客（blogsohucom）、中国博客（wwwblogcncom）、博客网（bokeecom）、和讯博客（bloghexuncom）、博客大巴（wwwblogbuscom）等境内闻名博客网站。本文拔取此中的博客语料，首要基于两个方面的身分：起首，文章作者元信息的提取缘由。博客、微博、服装服装服装服装论坛t.vhao.nett.vhao.nett.vhao.nett.vhao.net的作者在寒暄平台上注册时会供给包罗性别在内的作者身份信息，是以可以或许或许或许或许或许或许或许或许在语料爬取进程中对作者身份信息停止元数据标注，进而便于提取出有性别信息的作者。其次，文本分类的手艺缘由。微博和微信都比拟短小，计较机对其停止文本主动分类处置时效度不高，难度较大。而博客文本绝对较长，分类功效较好。是以，博客文本比微博、微信等其余新媒体语料更能有用地停止话题分类研讨。
两性博客语料的遴选步骤以下：第一步，鉴别身份信息实在的作者，以遴选出有用的两性博客文本。博客文本在抓取的进程中对作者身份等元数据信息停止了收罗和标注，按照元数据信息遴选出标注了性别的作者及其博文。由于大都作者固然在博客平台挂号了性别等身份信息，但信息并不用然实在，若是这些不必定的文本被用于统计阐发，将会影响统计功效的靠得住性与可托度，是以必须抽取作者身份绝对实在的博文用于统计阐发。为遴选身份可托度高的文本，本文按照博客作者的“博客品级”和“博客积分”凹凸、“博客拜候量”和“博客存眷量”巨细，和是不是为“加V博客认证”等规范停止鉴别，遴选出博客品级和积分较高，拜候量和存眷量较大，同时为加V认证的作者。这类作者的博客活泼度较高，作者身份信息较为实在可托。第二步，将遴选出的作者一切博客成立语料库，编写小型法式随机抽取了博客文本总计1 008 755篇，此中男性500 889篇，女性507 866篇为了有用的停止文本分类，本文在随机抽取博客文本时，剔除文本辞汇量小于100词的文本。〖ZW）〗。第三步，将遴选出来的语料扶植成两性博客语料库，用于下一步的文本分类处置。
（二）文本分类步骤与统计功效
本文针对博客文本所独有的话题种别，停止了计较机文本分类处置，详细步骤以下：第一步，对一切博客文本停止繁简转化，剔除心情标记、图片等非笔墨标记；第二步，接纳中科院主动化所的主动分词东西对文本停止主动分词和词性标注；第三步，用正则抒发式和停用词表过滤已分好词的博客；第四步，参考新浪博客、中国博客网（博尚网）、网易博客、赵蓉晖（2003）[10]的主题种别，同时在文本抽样的底子上，必定了博客文本分类的27个话题种别。第五步，从语料库中野生遴选出用于机械进修的练习语料和测试语料。在这一进程中，野生遴选和机械进修两个体例瓜代停止，最初一共汇集了26个话题（不包罗杂谈）的文本练习语料各约500篇，测试语料各约500篇，将52组话题的约26 000篇文本用于机械进修，统计取得26个话题种别的词频表；第六步，对26个话题的词频表停止组间差别比拟，遴选出各话题的高频独用词，和词频、频序组间差别较大的词。由于这类词与话题内容干系较为慎密亲密，是以操纵专家的范围常识，经由进程野生干涉干与加强这类辞汇的权重；第七步，按照朴实贝叶斯算法鉴定每篇博客的后验几率，取后验几率最大的种别作为分类功效。第八步，查验文本辨认的效度，并调剂辨认体例，优化统计功效。表1为文本分类后各话题的文本数目及其差值。
二、两性话题遴选的优先序列
两性话题遴选的优先序列是成立在文本分类和数据统计底子上的定量阐发，是指将差别的话题种别按照其操纵频次的凹凸停止分级或有序的排位，并对构成的优先序列做出公道的诠释申明。上面将别离考查两性话题遴选的优先序列，并分化两性高序位话题的特色及其构成缘由。
（一）男性话题的优先序列
在博客本文分类时，某些博客文本由于主题不明白而没法按照厥后验效力将其有用归类，这些没法有用归类的文本，本文统一将其另列为“杂谈类”。“杂谈类”文章的均匀文本长度最短，仅为561个字符，但其文本数目最大，约占男性文本总量的3025%，其位序居27类话题之首。其次是“家庭糊口”话题，它是计较机主动辨认所取得的文本数目最多的话题，约占男性博客文本总量的2528%，均匀文本长度为793个字符，话语量高于“杂谈类”。位序居前线的“杂谈、家庭糊口、豪情婚姻、电子数码，体育勾当，电视片子”等6类话题占有总文本数的8615%，而其余21类话题的文本量仅占文本总量的1385%，位序最低的“两性心思”的文本仅占文本总数的0025%。
各话题文本量的散布特色与Zipf定律中的辞汇散布特色近似，显现出典范的幂律散布特色，即只要大都的话题被常常操纵，而大大都话题很少被操纵。将各话题按照文本数目巨细摆列，取得男性博客话题的优先序列，见图1。
将男性博客话题的优先序列与平常言谈时的话题遴选标的目的比拟后发明，两者的高位序话题存在较大差别。赵蓉晖（2003）[10]曾用双向横坐标描画了两性的话题遴选标的目的，男性话题的优先序列顺次是“政治、军事、性、款项、体育、科技、天然”，本文与之对应的话题别离为“政治体系体例、军事战斗、两性心思、经济金融、w育勾当、迷信手艺”。从文本量上看，这6类话题所占比例很是小，仅占全数话题总量的745%，除“体育勾当”比例达到573%以外，其余话题均未达到百分之一；从话题的位序上看，除“体育勾当”的位序绝对靠前以外，其余话题位序都较为靠后，此中政治体系体例第23位、军事战斗第21位、两性心思第27位、经济金融第14位、迷信手艺第19位。可见，男性博客语境下的话题优先序列较着异于平常言谈时的话题标的目的，平常言谈时的高频话题在汇集博客假造情况下并非为优先话题。
（二）女性话题的优先序列
女性博客话题中，文本量最多的是“家庭糊口”，占女性文本总数的4114%，而后顺次为“杂谈、豪情婚姻、文娱追星”，所占比例别离为2283%、156%、355%，这四类位序居前的话题占女性文本总数的8312%，其余23个话题所占比例仅为1688%，位序最初的话题和男性不异，均为“两性心思”。从女性各类话题的文本量散布情况看，女性话题的文本量散布也呈幂律散布特色，但高频话题比男性更调集。将各话题按照文本数目巨细摆列，取得女性博客话题的优先序列，见图2。
女性博客话题优先序列中的高序话题与其平常言谈时的话题遴选标的目的比拟近似。赵蓉晖（2003）[10]觉得女性最感乐趣的话题顺次为“时髦、豪情、家务、家庭、儿童”等，本文与之对应的话题顺次为“时髦破费、文娱追星、豪情婚姻、家庭糊口”，这些话题位序都较为靠前，别离为第16、第4、第3、第1位。可见，平常言谈时的高频话题在汇集博客假造情况一样是优先话题，首要环绕家庭糊口与豪情婚姻睁开。
（三）高位序话题的稳定与变更
经由进程以上考查发明，固然学界分歧觉得实际措辞糊口中的两性高频话题存在较着差别，“家庭、豪情、婚姻、时髦”等为典范的女性话题，“政治、体育、经济、军事”等则为典范的男性话题，可是这一纪律并不合用于假造汇集情况下的新媒体措辞糊口。汇集博客中的两性高频话题已变得趋同，两性话题优先序列中的高位序话题都是“家庭糊口”和“豪情婚姻”。
经由进程比拟实际措辞糊口的两性高频话题和汇集新媒体措辞糊口的高位序话题后发明，女性的话题遴选标的目的具有稳定性，高位序话题不较着变更，最热衷的话题一向以家庭婚姻与豪情糊口睁开；男性的话题遴选标的目的具有较大变更性，男性在平常言谈语境下“政治”“经济”等高频话题成为博客文本中的低位序话题，这两类话题总数仅占男性博客文本总数的097%，而“家庭”“豪情”等话题却成为高位序话题，这两类话题总数占男性博客文本总数的39%。男性的高位序话题会因语境的转变而产生变更。
（四）稳定的机制及变更的动因
Tannen（1991）[7]将措辞分为干系式措辞（rapporttalk）和报告式措辞（reporttalk）两大类。前者以豪情交换为主，其方针是经由进程扳谈成立干系、维系豪情；后者则是以信息交换为主，其方针是交换对事物的概念和定见，提出某一题方针处置体例等。在平常言谈中，女性措辞以干系式为主，标的目的于经由进程议论触及小我糊口的内容，以交换豪情的体例来成立寒暄干系；男性凡是以报告式为主，信息交换量较大、方针明白、针对性强；在平常言谈和汇集博客中，女性的话语体例一向以“干系式措辞”为主，是以高频话题比拟稳定；男性在汇集假造情况下“报告式”能源绝对削弱，“干系式”能源加强，话语体例的转变致使高频话题产生变更。
在大众寒暄场合，由于男性比女性更正视掌控话语权，以说教、报告等报告式的话语姿势揭露本身才能，经由进程较为正式的话语风接纳得社会认同和大众欣赏，这类能源差遣男性在言谈时会优先遴选长于的上风范围，如政治、军事、经济、体育等。可是在非正式场合，特别是在汇集寒暄媒体平台中，两性的话语寒暄方针都是以成立和维系寒暄干系为主，经由进程博客、微博、微信等自媒体平_抒感、记实糊口。是以，博客中的两性话语体例都以“干系式”为主。在汇集假造语境下，由于作者身份信息绝对藏匿，话语身份构建和凸显的能源削弱，是以男性标的目的于遴选轻松的糊口话题。
男性“报告式”能源削弱是多种动因配合感化的功效。起首，寒暄场合由大众寒暄场合转变为自媒体情况下的非正式场合；其次，寒暄场景由实际措辞糊口转变为假造汇集措辞糊口；第三，寒暄前言变为汇集自媒体平台；第四，寒暄“东西”由实际措辞糊口的特定受话人转变为汇集语境中的预设受话人，固然博客文本的受众具有不必定性，可是作者在撰写博文时会带着认知接洽干系假定信息，以吸收读者、构建假造干系为方针。Yus（2011）[12]也觉得作者对文章的受众和寒暄东西存在一种预设或假定。第五，寒暄方针由自我展现型向寒暄干系型转变；第六，寒暄身份由大众突显型向假造藏匿型转变，男性在正式和非正式场合下对性别话语身份凸显程度的转变对话题遴选产生影响。以上身分促使寒暄媒体的话语体例以干系式为主，是以，女性的高位序话题坚持稳定，男性则产生转变。“家庭糊口”“豪情婚姻”等男性平常谈天较少谈及的话题，成为男性博客文本中的高位序话题。
三、两性话题遴选的组间差别
固然两性的高位序话题近似，可是话题优先序列的组间差别仍然存在，首要表此刻话题位序的组间序差和话题量散布的组间差别两个方面。
（一）话题序差比拟
由于统一话题在男性话题中的位序与其在女性话题中的位序存在必然差别，其组间序差反应了该话题在两性话题序列中的地位差别，计较其组间序差可以或许或许或许或许或许或许或许或许用于比拟两性对该话题的偏好程度。序差越大，偏好差别越大，反之则小。比方“家庭糊口”在男性话题序列中的位序为2，在女性话题序列中的位序为1，其组间序差为1，申明女性比男性更标的目的于优先遴选“家庭糊口”，但差别较小；“游戏网游”在男性话题序列中位序为8，在女性话题序列中的位序为19，其组间序差为11，申明男性比女性更标的目的于优先遴选“游戏网游”，且差别较大。将全数话题的组间序差有序摆列，构成话题“序差序列”。“序差序列”能将话题的“地位差别”调集并有序地表现出来。为较为直观反应两性对差别话题的遴选偏好，将升序摆列的序差序列绘制散点图，取得序差散布图，见图3。
从散布图可以或许或许或许或许或许或许或许或许看出，除“豪情婚姻”“两性心思”为零以外，其余话题均存在组间序差。男性比女性更优先遴选的话题顺次为：游戏网游、法令律例、体育勾当、汗青文化、经济金融、、军事国防、迷信手艺等；女性较男性更优选遴选的话题顺次为：美容护肤、时髦破费、星座占卜、美食好菜、医疗卫生、教导培训、汽车房产、使命求职、文娱明星等。
（二）话题量的组间差别较着性查验
为了进一步考查两性话题标的目的的组间差别，上面以话题文本量为按照停止差别较着性查验。由于27个话题分类为非定距数据，是以接纳非参数查验。非参数查验是不依靠全体散布的统计阐发体例，指在全体不从命正态散布且散布情况不明时，用来查验数据材料是不是来自统一个全体假定的一类查验体例。本文接纳卡方考证中的自力性考证，借助统计软件SPSS（220）取得卡方考证的功效，见表2。
经由进程表2中“Pearson ChiSquare”一栏对应的Value值和AsympSig值可以或许或许或许或许或许或许或许或许查到，x2值为86702647，P值为0000。当P值小于005，申明两者之间存在较着性差别。倘使P值大于005，申明两者之间不较着性差别。由于自力性考证中的自在度df=（r1）*（K1），即行的数目减1乘以列的数目减1，df=（271）*（31）=52。查卡方散布表，对应的自在度df=52，a=005的x2的临界值为6750，查验统计值x2为86702647，远弘远于临界值，同时P值为0000，小于005。是以经由进程查验统计值X2和P值的地点范围可以或许或许或许或许或许或许或许或许鉴定：在博客文本中，两性话题量的组间差别存在较着性，具有统计学意思。
四、结语
经由进程以上研讨发明，两性在说话寒暄中的话题优先序列组间差别客观存在，差别语境下的两性话题差别不尽不异。平常言谈等实际措辞糊口中的两性高位序话题完整差别，男性话题以政治、军事、体育、经济等男性长于的上风范围为主，女性话题则以豪情、家庭、婚姻、糊口等方面为主。可是在博客等假造汇集空间中，两性的高位序话题变得趋同，话题优先序列中的前三位话题都是家庭糊口、豪情婚姻、杂谈。固然高位序话题不异，可是优先序列中话题的组间序差较着，且话题量的差别具有较着性。
构成两性话题差别的缘由有良多，诸如两性固有的心思和心思底子、受教导程度、身份脚色和社会来往体例等，但底子缘由源于传统社会文化下慢慢构成的性别文化、性别心思和性别脚色的差别。男性由于更多地到场社会经济勾当，表此刻话题上更多地触及政治、经济等方面内容，而担任执掌家庭外务的女性们则更多地存眷家庭糊口等方面的话题，话题差别是两性社会合作差别的必然功效。可是两性的话题优先序列不是绝对的，常常会因场合、寒暄东西、小我文化程度、春秋等身分而变更，并跟着社会、情况、文化的生长而呼应生长。
参考文献：
[1]Wardhaugh，Ronald An introduction to sociolinguistics[M] 6th Edition Blackwell Publishing 2010
[2]Klein，J The family in “traditional” workingclass England[C] In M Anderson（ed） Sociology of the Family，Baltimore，Penguin 1971
[3]Kramer，CWishywashy mommy talk [J] Psychology Today，1974（8）： 8285
[4]Aries，E 1976 Interaction patterns and themes of male，female，and mixed groups[J]Small Group Behaviour 7（1）：718
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[6]Tannen，D You just don't understand：Women and men in conversations[M] New York： William Morrow 1991
[7]Meyerhoff，Miriam Introducing Sociolinguistics[M] New York，NY： Routledge，2006
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[9]李经伟措辞性别差别及其缘由诠释[J]山东外语讲授，1998（3）：1216
在针对金融学范围停止实证研讨时，传统研讨体例凡是遴选计划化数据作为研讨按照，罕见范比方股票市场数据、财政报表等。大数据手艺生长后，计较机手艺慢慢成熟，在实证研讨中可取得加倍多样化的数据，非计划化文本大数据取得操纵，比方：P2P汇集假贷文本、财经媒体报道、汇集搜刮指数、上市公司表露文本、寒暄汇集文本等。本文切磋了相干文本可读性、近似性、语气腔调与语义特色等。
1.在金融学研讨中文本大数据的发掘体例
传统研讨体例凡是接纳野生浏览体例对文本信息停止辨认，由于文本数目庞杂、信息构成庞杂，野生辨认效力较低，并且信息辨认品质不稳定，信息辨认功效遭到浏览者专业素养、懂得才能等多方面身分影响。计较机手艺生长后慢慢被操纵于阐发文本大数据，操纵计较机手艺取得语料，对文本材料停止预处置、文本表现、抽取特色等操纵。完成上述步骤后，在研讨阐发中操纵文档特色，从而展开深切阐发[1]。在阐发文本大数据时，首要接纳以下流程：（1）从浩繁信息来历中取得语料，对语料文档停止剖析，明白文本定位，洗濯数据，取得文本分词，标注词性，将此中停用词断根。（2）构建词云、词嵌入、词袋模子与主题模子。（3）阐发文本豪情、可读性、近似性，阐发语义接洽干系性。（4）监视机械进修、辞书语法处置[2]。
1.1取得语料
取得语料的体例首要分为两种：（1）野生取得；（2）操纵汇集东西爬取或抓取。此中野生取得语料投入本钱较高，耗时较长，须要投入大批人力，是以汇集抓取的可行性绝对较高[3]。汇集抓取体例可有用应答大批文本量，在必然程度凹凸降文本大数据取得难度。在汇集抓取语料时，须要借助编程措辞，经由进程间接抓取或爬取的体例取得文本大数据。接纳此种语料取得情势具有两方面较着上风，不只取得文本信息耗时较短，效力较高，并且可间接操纵编程措辞清算内容和规范情势，为后续文本阐发使命奠基底子[4]。
1.2预处置关头
取得方针语料后，后期须要预处置文本，剖析、定位文本，洗濯数据，标注分词与词性，最初去除停用词。金融市场凡是要求企业接纳PDF款式作为信息表露文档款式，文本预处置中起首须要剖析富款式文档，取得文档信息。定位文本和洗濯数据关头中，操纵计较机法式定位文本信息[5]。在该类研讨中，MD＆A研讨热度较高，操纵正则抒发式停止财政报告注释MD＆A定位首尾信息局部，提取上述信息。别的，文本信息中除焦点内容计划外，还包罗超文本标记语文、剧本语等代码信息、图片信息、告白信息等，该类信息在文本阐发中属于噪声内容，须要删除和洗濯相干信息，从文本中遴选有代价的焦点内容[6]。文本分词处置与文本措辞慎密亲密相干。英文文本操纵空格别离单词，即天然存在分词情势，也可接纳提取词干、复原词形等体例别离单词。中文文本中不操纵空格分词，按照中文措辞习气，词语为最小措辞单元，可自力操纵。基于此种背景，阐发文本时须要特地分词处置中文文本，比方：操纵Python开源“jieba”中的中文分词处置模块处置文本，股票服装服装服装服装论坛t.vhao.nett.vhao.nett.vhao.nett.vhao.net帖子文本、年度事迹申明会和企业财政报告都可操纵该类东西处置，完成分词。在针对中文文本停止分词处置时，此中实行难度较高的局部是辨认新词、歧义词与节制切分颗粒度。在处置歧义词时，须要迷信遴选分词体例，接纳“jieba”针对文本停止分词处置时，遴选分词情势是不是迷信间接影响分词精准度。分词处置新词时，须要用户在呼应模块中自行增添新词，完美自界说辞书，从而使分词软件辨认新词[7]。语义信息被辨认的关头按照是词性等语法特色，词语切分后标记词语词性操纵被称为词性标注。词性标注操纵可赞助计较机停止词语品种辨认，防止词语歧义，对语法计划停止有用辨认，从而增进计较机顺遂停止语义阐发。词性标注时，中英文操纵体例差别，词性别离英文单词要求比拟松散，操纵词尾变更反应词性变更。在英文辞汇中，良多牢固词尾可提醒详细词性信息。在处置中文词语中，并无明白词性唆使，词性辨认按照首要为语法、语义等。简言之，英文词性辨认标记正视情势，汉语词性标记以语义为主。在处置文本信息时，须要将文本信息中停用词去除，从而保障文本发掘信息具有较高精度。所谓停用词，即本身词义抒发无限，可是对句子语法计划完整性而言很是首要的词语。停用词致使文本数据具有更烦琐维度，致使阐发文本的本钱较高。英文中动词、连词、冠词均为罕见停用词。中文处置体例比拟庞杂，必须连系措辞习气阐发停用词，不只须要处置特别标记、标点标记，还须要处置连词、鄙谚。除此以外，应按照详细研讨内容必定停用词。在停止文本豪情研讨时，特定标点标记、语气词等会影响文本抒发的豪情信息，对此类信息须要予以保留，从而保障文本豪情程度取得切确阐发。
1.3文档表现关头
文本数据为高维度数据，具有稀少特色，操纵计较机处置文本数据时难度较高，预处置实行后，必须经由进程特定体例表现文档信息，经由进程此种处置下降后续计较机阐发和野生研讨难度。词云、词嵌入、词袋模子、主题模子均为焦点表现体例[8]。词语手艺具有可视化特色，是文本大数据手艺之一。所谓本文可视化，即操纵视觉标记显现庞杂内容，展现文本纪律。按照生物特色，人们习气于经由进程视觉取得文本信息，完成文本可视化可进步信息提取效力。操纵词云手艺可有用描写文本中辞汇操纵频次，接纳夺目情势显现高频辞汇。词袋模子的构建底子是无严酷语序要求的笔墨词组存在[9]，以此种假定为前提，文本相称于浩繁词腔调集，接纳向量化体例抒发文本，在此进程中只计较各个词语显现频次。在词袋模子中含有两种构建体例：（1）独热表现法；（2）词频-逆文档频次法。前者的操纵上风是可行性较高，操纵难度较低。比方：现有以下两个文档：（1）文档一：“经济学中文本大数据操纵”；（2）文档二：“金融学中文本大数据操纵”。以文档一、文档二为底子扶植词表，按照词序实行词袋化处置，必定词袋向量。对显现的词，以“1”表现，未显现的词以“0”表现。可是在实际操纵中，差别词语在文档中显现频次存在差别，凡是文本中高频词数目较少，良多辞汇操纵频次较低。为表现文档中差别词语的感化，对单词词语付与权重。TF-IDF是计较文档定词语权重的有用体例。含有词语i文档数描写为dfi，调调集文档总量描写为N，逆文档频次描写为idfi，第j个文件中词语i频次描写为tfi,j，第j个文档内词语数目描写为aj，第i个文档内词语i权重描写为tf-idfi,j，则公式应表现为[10]此中，的前提前提是不低于1，0界说为其余情况。较之独热表现法，TF-IDF体例的特色是对每一个单词付与差别权重。在付与其权重的根基体例时文本中该辞汇显现频次越高，其首要性越高，与此同时语料库中该辞汇显现频次越高，则其首要性呼应下降。词嵌入处置中，首要是在低纬度延续向量空间嵌入指定高维空间，该高维空间维数包罗全数词数目。在金融学范围中停止文本研讨时，词嵌入手艺凡是接纳Word2vec手艺，该手艺中首要操纵CBOW手艺与Skip-Gram神经汇集模子，针对神经汇集停止练习，促使其有用捕获词语中包罗的凹凸文信息，对词语停止向量化映照，取得的向量语义信息加倍丰硕，信息密度更大，信息维度更低。主题模子中操纵频次较高的是LDA模子，操纵此种模子停止文本阐发属于无监视机械进修法，经由进程此种体例才可以或许或许或许或许或许或许或许或许大批调集语猜中提取主题信息。在操纵该体例时，将天生文档的进程分为两步，起首假定各文档具有对应主题，从这些主题中抽取一个主题，而后假定文档具有对应辞汇，对照之前抽取的主题，从词语中拔取一个与主题对应的词语。完成上述迭代后，将其与文档中各词语拟合，从而取得各文档主题、主题中词语散布情况。LDA模子首要上风是，与手动编码比拟，该模子机能更完美，可有用分类大范围文档。该模子做出的文本主题分类撑持复制，切确性较高，而接纳野生手腕分类文本时较易遭到客观性影响。别的，操纵此种模子时，无需野生分类停止关头词、法则设定。LDA模子的毛病谬误是在主题预设个数时，遭到研讨者客观身分影响，遴选主题个数的数目受此影响较着，是以天生主题进程与归类文本主题时较易遭到相干影响。
1.4抽取文本特色的体例
文本特色是指文本可读性、近似性、文本豪情和语义接洽干系性。此中文本可读性即读者在浏览文本时是不是可较轻易地懂得文本信息。在编辑文本时应保障文本具有较高可读性，保障投资者经由进程浏览文本可有用懂得文本信息，即确保文本对投资者投资步履产生主动影响。有研讨者在文本阐发中操纵迷雾指数，该类研讨觉得，迷雾指数与年报可读性呈负相干。年报文本字数、电子文档规格也是影响年报可读性的首要身分。在操纵迷雾指数评价文本可读性时，罕见的题目是，随机排序句子中词语将致使文本难以懂得，可是普通文本和颠末随机排序处置的文本在阐发计较时，显现不异迷雾指数。不只如斯，在停止贸易文本丈量时接纳迷雾指数作为按照具有较着毛病谬误，比方，当对企业表露信息停止可读性阐发时，难以有用别离年报可读性与该企业实际庞杂性。基于此种背景，在针对年报文本可读性停止评价时，须要连系企业营业庞杂性等影响，提出非文本身分[11]。在提取文本豪情时，凡是接纳有监视机械进修法与辞书法停止提取操纵。辞书法即在文本豪情、语气腔调研讨中操纵豪情辞书赞助阐发。辞书必定后，该类研讨即撑持复制。不只如斯，扶植辞书时还须要融会大批金融学专业常识，从而使辞书与金融文本阐发须要分歧。操纵现有多品种辞书、文献等阐发媒体报道豪情，针对财政报告停止语气腔调阐发，和停止德律风集会等停止语气腔调阐发等。中文大数据阐发时，凡是是以英文辞书、词库等为模板，构建中文豪情辞书。操纵该类辞书赞助阐发股票成交量、收益率，评价股市崩盘危险凹凸。在辞书法操纵中须要连系加权法停止文本豪情阐发[12]。有监视机械进修法包罗撑持向量机、朴实贝叶斯等体例。接纳此类体例时，重点关头在于对分类功效停止查验和评价。穿插考证法是罕见查验体例。有监视机械进修法的毛病谬误是必须野生编码设置练习集，使命量较大，并且野生编码较易遭到客观身分影响，分类功效鲁棒性较差，并且研讨难以复制。其长处是分类切确度较好。
2.文本大数据阐发
大数据阐发首要是停止财政报告等公司表露文本信息、搜刮指数、寒暄汇集文本和财经媒体报道等停止阐发。经由进程文本发掘从海量文本中抽取焦点特色，阐发其可行性、近似性、语义特色、语气腔调等，而后阐发股票市场步履与文本特色等相干性。阐颁发露文本信息时，首要是操纵文本信息对企业财政、运营、办理层长效运营信息等停止研讨。在停止此类研讨时，重点是阐发文本可读性、近似性，和阐发语气腔调。表露文本可读性较高时，有益于投资者有用取得公司信息，影响投资步履。迷雾指数实际觉得，财政报告具有较高可读性的企业凡是具有更久长的利润。别的，有研讨者提出，财政报告可读性间接影响红利瞻望团圆性和靠得住性。财政报告可读性较低时，公司为加重此种悲观影响，可接纳志愿表露办法减缓悲观影响。办理者经由进程节制财政报告可读性可对投资者步履做出影响[13]。在针对企业生长情况和股票市场生长趋向停止阐发时，表露文本语气腔调具有首要参考代价。相干研讨觉得，MD＆A语气内含有增量信息，该类信息为企业长效运营才能停止瞻望，同时可按照该类信息阐发企业停业危险。办理者豪情状态可表此刻德律风集会语气中，此种语气分离情况与运营决议计划具有相干性，同时语气对投资者感知、阐发师评价产生影响。阐发财经媒体报道时，首要存眷媒体豪情，阐发媒体报道着眼点，针对经济政策停止阐发，领会其不必定性，别的还须要研讨媒体报道标的目的信息、假消息等。停止寒暄汇集文本研讨时，首要是阐发计谋性信息表露情况与文本豪情。搜刮指数研讨方面，首要经由进程搜刮指数领会投资者存眷度。
弁言
跟着web2.0的疾速生长，寒暄汇集慢慢从各个方面影响着中国网民。微博成了寒暄搜调集寒暄东西的典范代表。网民操纵微博在互联网上的勾当首要是取得信息与信息，的信息含有本身对某事物的概念、概念、感知等小我豪情。
它们首要以笔墨，心情标记（新浪微博默许心情及标点标记）情势显现。经由进程用户之间的互动传布（一个微博用户具有两重脚色，即博主与粉丝），这类寒暄汇集媒体具有传布速率快，传布范围广等特色。是以对微博豪情辨认与分类就显得特别首要。
对微博文本的豪情停止辨认与分类，不只能让企业及时领会客户须要寻觅到潜伏的客户群体，经由进程及时、切确地评价其豪情。可以或许或许或许或许或许或许或许或许取得客户市场反应信息及客户的破费习气，赞助企业停止有用的须要办理及企业计谋调剂，从而疾速应答市场变更，进步企业合作力。还能赞助当局局部及时监控公家豪情，对负面豪情及时接纳办法，防止非法份子诡计经由进程微博平台传布谎言，以此保障社会的调和稳定，当局领会民心，为拟定国度政策供给参考。
同时也能辅佐大夫阐发心思妨碍者，及时把握患者豪情动摇，切确对患者病情停止有用的有的放矢。防止了患者不能切确描写病情，而带来的不相干医治。
是以对微博豪情停止研讨具有首要的实际与实际意思。文章意在为当局或企业等操纵到微博豪情阐发数据的范围供给底子。
鉴于自立接纳Java措辞开辟的新浪微博的豪情辨认与分类体系，对中文微博的豪情停止辨认与分类研讨。体系操纵爬虫手艺[1]，抓取微博的文本内容，而后停止分词，去停用词，文本规范等预处置操纵，再抽取豪情特色，对文本豪情辨认与分类，终究输出分类功效。
一、相干使命
1.1文本取得及预处置
对微博数据本钱的取得有两种情势，一种是用户以通俗文本情势间接在体系前台呼应地位输出待阐发的文本，体系可以或许或许或许或许或许或许或许或许主动停止豪情辨认与分类；别的一种是用户以微博文本URL情势输出，体系对用户输出URL毗毗连纳汇集爬虫手艺抓取微博注释内容。
汇集爬虫计划先将用户输出URL作为爬虫出发点，经由进程web和谈（首要是HTTP和谈）收罗页面，操纵多线程或并列手艺取得网页数据信息，汇集爬虫计划也供给了链接过滤模块（过滤掉不合适URL规范的链接），页面数据库模板（存储已爬取到本地的原始页面数据，以备预处置阶段成立索引操纵）。
为了进步分类的切确率，削减取得文本内容不用要搅扰，对文本停止预处置操纵很是须要。体系的预处置操纵首要包罗：
1.文本规范化处置，鉴定待处置的文本是不是含有由两个#构成的话题标签，如有则删除两个#及它们之间的笔墨内容。
2.操纵正则抒发式鉴定微博文本是不是含有以下三种含@微博标签，如有将它们删除①以@开首，以：开首②以@开首，以空格开首③以答复@开首以：开首。
3.鉴定英文词语是不是含有感彩，删除不用要的英文词语。
4.用中文描写替换含有豪情的“？”和“！”去除一些标点标记。
5.操纵取得遍及承认的撑持Java开辟措辞的ICTCLAS分词东西分词，去除停用词。
1.2文本特色抽取
文本特色抽取[2-3]是从文本中拔取一局部可以或许或许或许或许或许或许或许或许反应其内容信息的特色辞汇并计较其特色权重。特色抽取的首要方针是为了下降向量空间的维度，消弭有关特色的乐音，经由进程遴选可区分性强的少许特色来进步分类器的分类精度和效力。常常操纵的特色拔取体例有： 文档频次、信息增益法、希冀穿插熵等。文档频次[4]（Document Frequency ）一种简略的特色约减手艺，常常操纵主动特色遴选，经由进程设置方针特色的文档频次阈值来停止特色的抽取。DF是含有该方针特色的文档数与一切文档数的比值，可表现为
信息增益法[5]是指文本包罗该特色项与不包罗该特色项时的信息熵的差值，按照所获信息增益的几多遴选有用特色，已成为机械进修范围操纵较为遍及的特色遴选体例。信息增益法计较公式可以或许或许或许或许或许或许或许或许表现为：
由于当特色数目较少时，操纵该体例取得的数据稀少，分类功效会不抱负，是以本文起首对预处置后待阐发的文本里显现的每一个词计较其信息增益，设置一个阈值，抽取特色词，按照信息增益值降序遴选特色项构成特色向量。
希冀穿插熵[6]（Expected Cross Entropy）反应了文本种别的几率散布与在显现了某个词条的情况下文本种别的几率散布之间的间隔。
词条的穿插熵越大，对文本种别散布影响也就越大。以是选CE最大的K个词条作为终究的特色项。
希冀穿插熵计较公式：
为了供给特色词抽取的时辰效力，针对微博的数据量很大的特色，操纵希冀穿插熵和TF-IDF求方差的体例抽取豪情特色词。
1.3文本豪情辨认与分类
接纳基于朴实贝叶斯主客观句辨认体例[7]和撑持向量机的分类体例[8-11]对文本分类。朴实贝叶斯体例是一种基于事务几率简略而偏差率较小的分类体例。基来历根基理是：在事务绝对自力的前提下，事务A在事务B产生的前提下的几率且与事务B在事务A产生的前提下几率是不不异的。及文档A属于B i类几率表现为
体系操纵思惟：对有已知种别调集S（x1，x2，…，xn），求在待分类项显现的前提下，调调集各个种别显现的几率，哪一个种别的几率值大，就觉得待分类项属于那一种别。并将对每一个特色项主客观句的前提几率计较功效输出，作为撑持向量机分类器的输出值。
体系的使命流程图如图1所示。
二、测验考试阐发
操纵第二届天然措辞处置与中文计较机集会所供给包罗4000条已标注是不是含有豪情色采的中文微博语料，含有13252个句子，且客观句中又标明了所属详细豪情类。豪情种别分为7个种别，别离是：爱好、愉逸、诧异、讨厌、悲伤、仇恨和惊骇。
遴选这些数据作为体系测评数据首要是与体系测试功效停止比拟，核实评价测验考试功效的召回率（R），切确率（P），机能评价方针F值。求解公式以下所示：
体系将测验考试测评数据起首停止预处置，对其停止规范化、分词去除停用词、抽取豪情特色，而后接纳朴实贝叶斯体例，操纵其公式计较功效来辨认客观句，撑持向量机体例先将抽取的特色词转换成向量情势，再将向量化后的文本放到向量机的模子中，终究输出分类功效。经由进程计较撑持向量机的豪情分类体例召回率达到74.4%，切确率高达63.76%，F值达到0.6534.
测验考试中接纳切确率，召回率，F值测评方针，对罕见的豪情特色抽取体例[16]测验考试功效停止了对照，见表1，经由进程对照朴实贝叶斯和撑持向量分类体例对主客观句的辨认功效，得出论断：本测验考试中对主客观句的辨认朴实贝叶斯体例比撑持向量机体例的测验考试功效更好。由于撑持向量机体例切确率虽更高，但召回率较低。
测验考试功效见表2。对已辨认的主客观句，咱们接纳撑持向量机的一对一的多步分类体例及一对其余的一次分类体例停止豪情分类。
测验考试功效见表3。测验考试功效标明：一对一多步豪情分类体例功效优于一对其余一次分类。由于一对其余分类体例可以或许或许或许或许或许或许显现重叠景象或因不可分类景象而激发数据集的发抖。是以测验考试终究遴选撑持向量机的一对一多步分类体例。
三、结语
微博作为网民在互联网首要勾当之一，慢慢从各个方面影响着人们，网民带有豪情的谈吐对各行各业都有着不可估计的操纵代价。是以对微博文本的数据阐发研讨有必然的社会意思。
经由进程查阅文献发明基于朴实贝叶斯辨认主客观句的体例及基于机械进修撑持向量的体例有较高的精度。而由于针对中文微博的研讨大局部是实际性的研讨，是以本文经由进程构建体系，将基于朴实贝叶斯的辨认主客观句个体例及撑持向量机的体例的研讨思绪实际化。测验考试功效对企业、当局及泛博网民均有首要的社会意思。
瞻望：
1.后期会冲破仅在开端处置微博文本的豪情辨认和分类题方针研讨，接上去会投入对用户的图片信息，链接的视频声响信息停止研讨。
2.本文去除英文词语，接纳的是野生标注体例。鉴于局部国人标的目的于有操纵英文的习气，以是会不时的完美体系豪情库，或设想体系能主动翻译，以此削减野生使命量。
参 考 文 献
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中图分类号：F820 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2014）02-0054-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.02.12
一、弁言
停止2013年6月末，我国网民范围达到5.91亿，互联网进步率为44.1%。此中微博网民范围为3.31亿，网民中的微博操纵率达到了56.0%①。今朝微博已成为网民取得信息的首要路子之一，由于微博具有庞杂的用户群体和其开放性、互动性和低本钱等特色，愈来愈多的企业起头发掘微博潜伏的贸易代价并开设企业官方微博。就汽车行业来讲，改过浪微博2009年推出企业微博操纵，尔后汽车品牌以每5天开设一个新官方微博的速率安稳增添，于2011年8月份根基达到饱和，申明汽车企业对微博营销的正视，可是51.7%的汽车品牌官方微博粉丝数都在7万摆布，绝对我国8839万私家汽车保有量来讲，汽车品牌官方微博仍是有很大的粉丝增添空间②。总的来讲，微博的生长和其优良的传布特色为企业营销供给了一个新的平台，也为企业完成品牌推行、进步品牌代价供给了新的机缘。
可是，良多企业操纵微博营销功效与其品牌不能婚配，实行功效并不抱负，存在诸如计谋与资金的婚配、营销计谋的拟定和履行等题目，使得企业在微博中的营销功效常常会向南北极生长，要末经由进程延续运作博得更多粉丝存眷和呼应，要末不温不火，直到消逝（Court，2009； Shandwick，2009； Passant，2010； Xu，2010）[1-4]。
综合以上斟酌，企业若何经由进程官方微博进步微博营销功效成了研讨的重点，持久的微博营销功效是由短时辰功效的叠加构成的，而短时辰微博营销功效是由每条微博文本内容的代价等表现的。企业微博的方针是但愿其具有尽可以或许或许或许或许或许或许广的传布范围，而微博文本内容是影响其传布的首要身分之一。微博与文本阐发的连系是最近几年来实际和实务界研讨的热点，本文以沃尔沃汽车官方微博为案例，将其的微博文本分为大众类、有奖勾当类、产物宣扬类、品牌事务类，研讨差别范例的微博对总转发量的影响；与此同时，将微博的时辰分为余暇时辰和非余暇时辰，研讨差别时辰段微博对总转发量是不是有影响，从而为沃尔沃汽车微博平台办理供给指点定见，进步其微博营销功效。
二、文献回首和题目提出
（一）微博营销功效的评价
传统营销功效的怀抱方针有良多，如产物的发卖额、所占的市场份额、营销的报答率等，这些方针的数据取得绝对轻易，但操纵到社会化媒体（如微博）的营销功效评价存在必然的范围性。国际外对社会化媒体的营销功效研讨至今仍不一个公认的评价情势，比拟有代表性以下几个：Chris（2009）总结了具有必然普适性的社会化媒体营销功效怀抱规范框架，此中包罗定性的评价方针（用户批评的概念和会商的主题等）和定量的评价方针（批评量、粉丝数、产物手册的下载量等）[5]；Richard（2010）将社会化媒体影响用户的进程别离为四个阶段（Awareness-Appreciation-Action-Advocacy），按照4As差别阶段界说焦点方针[6]，但该模子的构建表现为双标的目的递进，针对企业微博营销互动反应的特色，具有必然的范围性；Yamaguchi（2010）等将提出TURank （ Twitter User Rank） 来计较用户影响力排名[7]；Park等（2011）经由进程TAM模子实证阐发了企业微博用户的着名度、互动性、信赖度对Twitter上的企业微博营销有较着影响[8]。上述研讨的重点在于全数企业微博营销功效的评价，对博文营销功效停止评价的研讨还不几见。
国际微博起步较晚，API开放性较低，数据取得绝对坚苦，也致使了国际以企业微博营销为研讨东西的学术文章绝对较少。金长生等（2011）指出对企业微博营销功效的丈量首要针对短时辰功效，用“被微博用户转发的含有有奖营销信息标签的企业微博的总数”作为权衡企业微博营销短时辰功效的评价方针[9]，可是笔者在征询新浪微博客服后发明，微博搜刮引擎会将不异功效归并，以是该评价方针的靠得住性值得商议。赵爱琴（2012）鉴戒了Murdough 的研讨框架，连系国际企业微博运营近况，提出企业微博营销功效的评价模子AESAR（Awareness 正视-Engagement到场-Sentiment 立场-Action 步履-Retention保留） 与评价方针[10]，但模子不给出各个方针绝对营销功效的首要程度，也不实证数据的撑持。陈晓明（2012）给出了微博营销的投资报答率（ROI）的计较公式[11]，但不用于实证阐发，由于公式中的微博营销总收益难以权衡。毕凌燕（2013）按照微博传布信息流，操纵PageRank算法思惟和用户步履权值，提出一种评价企业微博博文营销功效的量化计划[12]。由于新浪对企业微博数据停止了掩护，这类体例的数据抓取有必然的难度。
本文拟以单条微博的总转发量作为博文营销功效的评价方针，该做法的意思及来由以下：一是研讨博文的营销功效对企业办理微博平台具有更强的可操纵性；二是从2012年3月起，新浪微博等实行实名认证，不经由进程认证的用户只能浏览微博内容，而不能停止批评、转发等相干操纵，这对冲击“僵尸粉”、保障传布功效的实在性起到了必然的感化，也使得用“总转发量”作为评价方针具有必然的靠得住性；三是毕凌燕（2013）的研讨指出博文被批评和转发的次数（而不是粉丝数），更能切当反应其微博被用户存眷的程度和营销功效；四是程雪芬（2012）研讨得出企业微博营销功效与实在粉丝数和均匀转发量正相干[13]，本文假定短时辰内企业微博实在粉丝数坚持稳定，故“总转发量”必然程度上可以或许或许或许或许或许或许或许或许用于权衡企业微博营销功效。
（二）微博文本阐发
微博平台与文本发掘手艺的相连系是最近几年来实际与实务界研讨的热点，但其研讨功效还处于低级阶段。陈致中（2012）以腾讯微博为例，接纳问卷查询拜访法切磋甚么样的文本组合最能起到转变受众立场的功效，功效发明告白类信息的立场转变功效不较着，而非告白类的信息可以或许或许或许或许或许或许或许或许有用转变受众对企业微博的立场[14]，由于其接纳的是问卷查询拜访法，而非实在的微博数据，其靠得住性有待查验。程雪芬（2012）把微博文本内容分为东西型和豪情型，功效得出东西型微博对粉丝数和均匀转发量都有较着的正向影响，豪情型微博对两者几近不影响。
本文拔取“沃尔沃汽车中国”官方微博为案例，将其微博文本分为大众类、有奖勾当类、产物宣扬类和品牌事务类，按照后人的研讨和经历提出以下假定：
H1：大众类微博对总转发量有正影响；
H2：有奖勾当类微博对总转发量有正影响；
H3：产物宣扬类微博对总转发量有负影响；
H4：品牌事务类微博对总转发量有正影响。
（三）微博时辰
学术界今朝还不有探讨微博时辰对企业微博短时辰营销功效的影响，这也是本文最大的立异点地点。后人与微博时辰相干的研讨有：Schneider等（2009）经由进程对Facebook， LinkedIn， Hi5， StudiVZ等四种寒暄网站上一样账号的属性、特色、静态变更等停止跟踪阐发，得出用户爱好在差别寒暄网站做不异的使命，用户总上彀时辰无限，在某个寒暄网站逗留时辰越多，会较着挤占在别的寒暄网站的逗留时辰[15]，这从正面反应了企业微博须要逢迎用户的乐趣及操纵时辰；新浪的《2012企业微博白皮书》显现，企业微博调集在周一到周五，从24小时散布情况看，早上9点至10点是企业发博的最岑岭。笔者在后期研讨江淮乘用车官方微博时发明，可以或许或许或许或许或许或许是由于企业聘请专职员工办理微博平台，其微博的时辰调集在周一至周五的下班时辰；而小我发博时辰（也可当作是小我微博活泼时辰）比拟均匀，而在22点到清晨24点达到峰值（见图1）。
本文觉得，企业微博的时辰与实在用户活泼时辰不分歧，可以或许或许或许或许或许或许会致使微博营销功效遭到影响。在此，从小我用户操纵微博的角度来看，界说“非余暇时辰”为使命日的上午8：00至下战书18：00，其余时辰界说为“余暇时辰”，并提出以下假定：
H5a：余暇时辰的微博对总转发量有正影响；
H5b：非余暇时辰的微博对总转发量有负影响。
本文研讨的立异点在于，研讨单个企业微博文本的营销功效的影响身分，对企业微博平台办理更具有可操纵性；由于文本分类的矫捷性，为其余企业研讨其本身微博营销功效供给了标的目的；提出了微博时辰对博文营销功效可以或许或许或许或许或许或许的影响。
三、首要研讨变量与数据样本
（一）首要研讨变量
1.因变量
本文以单条微博的总转发量作为博文营销功效的评价方针，由于总转发量的数字不只包罗一级转发，还包罗今后的各级转发（即：A颁发首创微博a，B转发该条微博a；C再转发B转发的a，D再转发C转发的a……一切的这些转发量都表现a的转发量中），以是总转发量在必然程度上表现了微博文本的传布广度和深度，可作为博文营销功效的评价方针。
2.首要诠释变量
后人研讨的企业微博营销影响身分首要有粉丝数目、企业品牌本身的影响力、微博数目、微博内容代价等等，本文针对单个企业短时辰的博文营销功效停止研讨，并假定短时辰内企业品牌本身的影响力和活泼粉丝数等身分坚持稳定，故首要诠释变量设定为微博文本内容和发博时辰。
（1）微博文本内容
在对“沃尔沃汽车中国”微博文本浏览后，本文将其微博文本内容分为大众类、有奖勾当类、产物宣扬类和品牌事务类。大众类指与企业无间接干系的内容，如大众事务、时势、妙闻、祝愿、合用信息等；有奖勾当类指用户到场并无机遇取得嘉奖的内容，如转发送礼物、话费充值等；产物宣扬类指与企业产物或办事有关的先容，如车型先容、告白、产物设想等；品牌事务类指与企业有关的客观事务的报道，如企业消息、品牌勾当等。
为阐发差别范例文本对总转发量的影响，引入假造变量sort1、sort2、sort3，此中：
sort1=1 大众类0 有奖勾当类、产物宣扬类或品牌事务类
sort2=1 有奖勾当类0 产物宣扬类或品牌事务类
sort3=1 产物宣扬类0 品牌事务类
（2）发博时辰
斟酌到2013年9～10月时期中秋节和国庆节的放假支配，将一切法定使命日的8：00～18：00界说为“非余暇时辰”，其余时辰为“余暇时辰”，引入假造变量time，并界说：
time=1 余暇时辰0 非余暇时辰
（二）数据样本
本文记实了“沃尔沃汽车中国”官方微博2013年9月1日至10月24日的一切341条微博作为根基研讨东西，对其微博文本停止了野生分类，大众类、有奖勾当类、产物宣扬类和品牌事务类的微博占比别离为41.9%、1.2%、49.0%和7.9%，申明沃尔沃首要操纵微博平台停止产物的宣扬。发博时辰方面，余暇时辰与非余暇时辰占比别离为42.5%和57.5%，此处余暇时辰的样本量占比并不低，可以或许或许或许或许或许或许是9～10月中秋和国庆长假的缘由（微博平台在假期有专人保护）。
四、实证阐发
斟酌到余暇时辰与非余暇时辰企业微博的内容可以或许或许或许或许或许或许存在差别，故将范例假造变量与时辰变量的乘积作为模子的穿插项，构建计量模子（见表1）。
以上一切自变量及穿插项均经由进程查验，R2值较高，F统计量也在1%程度下经由进程查验。全体来看，有奖勾当类微博最可以或许或许或许或许或许或许或许或许安慰转发，其次是品牌事务类，大众类和产物宣扬类增进转发功效较差，假定H2、H3、H4取得考证；余暇时辰比拟于非余暇时辰更可以或许或许或许或许或许或许或许或许增进转发，假定H5a、H5b取得考证。详细到各类微博内容的阐发，相干数据见表2。
由表2可知，大众类微博在增进转发方面表现最差，企业可恰当削减大众类微博的，或精选优良的大众类微博；大众类微博在余暇时辰的总转发量要高于非余暇时辰，故企业可将局部大众类微博的时辰调剂到早晨或周末，以逢迎小我用户的上彀时辰，进步微博营销功效。
有奖勾当类微博的总转发量都比拟大，可是企业不太可以或许或许或许或许或许或许增添太多该类微博的，以是若何操纵好有奖勾当类微博加强与用户的互动接洽和进步活泼粉丝数成为微博营销的关头，如在实际操纵中，企业可以或许或许或许或许或许或许或许或许在有奖勾当类微博时设置对品牌的相干问答题。
产物宣扬类比拟特别，其在余暇时辰的总转发量不如非余暇时辰，可以或许或许或许或许或许或许的缘由是，余暇时辰大批微博充溢，对小我用户而言，其乐趣点可以或许或许或许或许或许或许并不在企业产物宣扬上（此论断并不用然合用于其余行业的企业）。对汽车企业来讲，在余暇时辰要节制产物宣扬类微博的数目，以避免激发用户的恶感。
品牌事务类微博全体转发量较好，余暇时辰比非余暇时辰的营销功效更好，可以或许或许或许或许或许或许是由于品牌事务类微博比拟客观，对传布品牌理念和晋升品牌影响力有主动的感化，企业该当增添该类微博的量。
五、论断与瞻望
本文的研讨功效标明，有奖勾当类微博最能安慰转发，企业应充实操纵有奖勾当进步实在粉丝数；品牌事务类微博较大众类和产物宣扬类微博具有更好的传布功效，企业可以或许或许或许或许或许或许或许或许对品牌事务类和大众类微博停止精选后，增进品牌代价的传布；全体上余暇时辰的微博具有更好的营销功效，企业可按照差别种别的微博内容遴选合适的时辰。
本文接纳案例阐发体例，其研会商断的可推行性有待查验。可以或许或许或许或许或许或许进一步的研讨标的目的是接纳大数据，之前沿的文本和图片阐发手艺，更详尽地阐发企业微博内容的代价，为进步企业微博营销功效供给加倍切确的指点倡议。■
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微软亚洲研讨院汇集图形组主管研讨员刘世霞博士奉告CHIP，之以是现有的文本发掘手艺不够用，起首是由于今朝手艺尚处于研讨阶段，精准度不够；其次是由于手艺的矫捷性缺少，很难知足差别人的须要。她和同组的副研讨员崔为炜和香港科技大学屈华民传授配合主导的TextFlow名目在破解这个困难方面提出了新的思绪，他们将文本发掘手艺与可视化这类交互手艺连系在一路，不只冲破了传统静态文本发掘手艺的限制，并且能让人操纵直观的流式图形敏捷把握海量信息的生长头绪。在国际最顶尖的信息可视化学术集会IEEE InfoVis 2011上，TextFlow论文的激发了业内助士的存眷。有评委表现，“该论文的首要进献是在海量文本阐发中引入主题归并和割裂的理念，这是阐发主题演变时面临的最大挑衅之一，从文本发掘和可视化两个角度来讲都意思不凡。”
风趣的是，他们在论文中以本身最熟习的范围——可视化研讨作为此中一个案例，将2001年至2010年间颁发在IEEE Vis和InfoVis两个学术集会上的933篇论文作为文本数据调集，经由进程TextFlow模子得出了与实际学术生长潮水相称符合的图表，其论断使人佩服。比方，全体上看，曩昔10年间Vis相干主题有日渐衰落的趋向，2006年以后各个主题自力生长；InfoVis与之相反，全体的趋向是回升的，主题之间的归并和朋分很是多，申明该范围的研讨更活泼。
他们是若何做到的呢？崔为炜向咱们诠释了文本可视阐发的步骤（如上图所示）。起首，首要由机械来完成海量文本的汇集和预处置使命。而后，操纵天然措辞阐发中的几率模子HDP（Hierarchical Dirichlet Process）计较出文本所属的主题（topic）。这里假定每一个主题都是由一组关头词来描写的，关头词以差别的几率显此刻差别的主题中，每篇文章天然也会以必然的几率属于差别的主题（注：传统聚类体例会觉得每一个文本只属于一个主题）。刘世霞夸大，HDP模子的上风是可以或许或许或许或许或许或许或许或许主动必定文本中的主题数目，可是它只能计较出一组静态文本数据的主题，没法进一步找出主题之间的干系。2010年的时辰，他们胜利改良了HDP模子，将这个措辞模子扩大到能处置静态的文本数据流。简略地说，便是跟踪比拟T1和T2两个时辰文本内容的变更情况，由此来必定主题之间是不是产生了归并或割裂。文本阐发的最初一步便是操纵后面得出的主题演变功效，计较出此中的关头事务和关头词，从而更好地展现事务生长的前因后果。
在谈到TextFlow模子对主题归并和朋分鉴定的切确率时，刘世霞表现今朝还不一个牢固的样本集可供测试，但把多个范围的阐发功效拿给相干范围专家检查时，他们都觉得功效比拟切确，可以或许或许或许或许或许或许或许或许达到知足操纵的程度。别的，咱们还领会到TextFlow模子的首要算法本身与措辞是有关的，中文与英文的区分首要在于海量文本预处置阶段的分词手艺，这方面已有成熟的手艺可以或许或许或许或许或许或许或许或许完成。
William Ribarsky是北卡罗莱纳州大学Charlotte可视化研讨中间开创董事，很是存眷微软亚洲研讨院在文本可视阐发方面所做的使命，他在美国召开的一次学术集会的讲话中提到刘世霞所做的交互式可视文本阐发，并称“这项功效使人另眼相看”。在劈面而来的大数据时期，信任将来操纵TextFlow模子可以或许或许或许或许或许或许或许或许做良多赞助企业晋升出产效力的使命。崔为炜向咱们演示的案例中既包罗对汗青消息事务的回放，也包罗跟踪寒暄媒体的数据瞻望行将产生的消息事务。由此引伸开来，一切之前难以怀抱的文本数据或许都能迎来一次更生的机遇。在信息时期，谁能把握住信息的脉搏，谁便可以或许或许或许或许更好地把握住时期的脉搏。
文章开首虚拟的口试题，大师找到谜底了吗？
声响
咱们应当把文本发掘手艺和可视化这类交互手艺连系在一路，让人去做人长于的使命，机械去做机械长于的使命。机械长于做甚么呢？机械比拟长于去存储，做大数据量的运算，而人有阐发的才能。是以，咱们的使命首要便是把人的智能和机械的计较才能连系在一路。
——刘世霞
微软亚洲研讨院汇集图形组主管研讨员
1.时期背景
自21世纪以来，数据爆炸已是人类的严峻挑衅，人们覆没在数据陆地中，却对信息，常识极为缺少，人类阐发数据的才能与取得数据的才能相差甚远。同时，数据的多态、高维、取得的静态性、数据干系的异构更增添了数据操纵的难度。在传统企业占有支流地位的干系型数据库有愈来愈多没法停止办理的数据。这类数据的量庞大，具有多样性，如各类文本、图象、视频、传感器信息，且数据产生和更新的频次回升到一个新条理。总结下即为海量化（Volume），多样化（Variety），疾速化（Velocity），这三点为大数据的首要特色。人们要从海量非计划化数据中发掘有用信息的这类推力，使大数据手艺正慢慢取代传统信息办理手艺。伴跟着推力庞大的互联网，大数据时期的大幕正慢慢拉起。而在这生长进程中，能有用显现多元化数据， 便于决议计划的数据可视化便愈来愈激发存眷。
2.数据可视化的感化
在信息迷信与常识办理中，DIKW（Data，Information，Knowledge，Wisdom）体系作为最底子的模子，在数据处置流程中完成从数据到聪明的转化。人们孔殷的须要能展现归纳数据的东西，并且可以或许或许或许或许或许或许或许或许转达数据死后实在的常识与聪明的东西。在全数转化进程中，可视化于不异，通报，抒发方面表现出较着的上风。
数据可视化操纵计较机图形学，图象处置等手艺，并以其在视觉感知与人脑认知上的上风使美学身分融会在数据阐发中。优异的数据信息图乃至可以或许或许或许或许或许或许或许或许达到艺术的层面，使人赏心都雅。其在数据处置流程中延续的上风，使数据可视化交互东西市场慢慢做大。
数据便是煤油，传统的各类范围中不被正视的数据从头归纳总结会开释出庞大潜力。消息中的数据信息可以或许或许或许或许或许或许或许或许归纳为信息图表，再与其余消息停止阐发整合，人们常常可以或许或许或许或许或许或许或许或许从中有收成。当局构造的数据经由进程有用清算并停止可视化，可以或许或许或许或许或许或许或许或许增添其通明度，公家可以或许或许或许或许或许或许或许或许更轻易取得有用信息。企业数据可视化，可以或许或许或许或许或许或许或许或许对全数企业运营流程有很好的掌控，便于办理与红利。汇集数据及大众本钱的潜伏代价也极大，各类寒暄网站开放的API可以或许或许或许或许或许或许或许或许供开辟研讨职员发掘人们糊口破费习气，乃至可以或许或许或许或许或许或许或许或许经由进程文本阐发并停止可视化发明风行病的迸发趋向，购物网站对用户已购货色记实停止地区偏好阐发，也可取得有代价的谍报。
3.首要操纵
3.1 文本可视化
将文本信息提取手艺与可视化相连系的文本可视化可以或许或许或许或许或许或许或许或许赞助用户将文本中的信息简练地显现出来。原始文本颠末文本信息发掘，视图绘制和人机交互，这便是根基的可视化流程。在诸多网站上，文本可视化的标签云手艺已愈来愈罕见，其为基于关头词的最简略的文本可视化手艺，用色彩和字体的巨细表现关头词于文本中的散布差别，衍生的Wordle手艺改良了空间计划，晋升了美学功效。在停止信息检索时，也可以或许或许或许或许或许或许或许或许操纵TileBar，Sparkler等可视化体例来晋升检索功效。除此以外，文本信息中还包罗了大批的人类客观信息，可以或许或许或许或许或许或许或许或许在RSS消息内容，寒暄平台中发掘用户豪情标的目的信息，赞助查询拜访者从微观角度停止阐发并为决议计划供给按照。
3.2 多媒体数据可视化
大数据时期，人们早已对半计划化数据及非计划化数据布满了猎奇。图象，视频，音频中的数据代价鞭策了多媒体数据的可视化。比方寒暄照片中群体成员之间的接洽干系多操纵了海赛图体例;视频的可视化则常常操纵将图象重叠成立方的体例，为抽取视频中的勾当信息供给便利;音乐的可视化此刻也多是媒体播放东西的一个功效。
3.3 贸易智能的数据可视化
此刻的大批在线贸易数据具有激烈的跨媒体特色与丰硕的时空地舆属性，用户的破费日记包罗了大批小我信息，这些都催生了该范围的可视化生长。以后贸易智能的数据阐发大多借助于OLAP的多维阐发情势完成，接纳可视化手艺停止数据摸索。从最早的柱状图、饼图、网状图等简略图表，生长到显现公司状态与贸易情况的仪表盘、枪弹图，新生长的手艺能有用地转达数据面前的常识和思惟。同时跟着Tableau，Spotfire等软件的推行，可视化极大鞭策贸易智能的大众化，下降了通俗人停止数据阐发的门坎。
3.4 Web端可视化
Web真个可视化是经由进程HTML，CSS，Javas-cript手艺，在网页上完成可交互的可视化作品及时周全显现信息。Web真个可视化可以或许或许或许或许或许或许或许或许晋升用户效力，使遴选操纵加倍便利，感官加倍舒畅。D3.js便是一套面向Web的数据可视化的Javascript库，具有极大的设想矫捷性和可移植性。国际开辟的DataV.js一样超卓，可以或许或许或许或许或许或许或许或许便利的挪用且兼容各类浏览器。
4.数据可视化的正视点
可视化固然是很是好的领会数据的体例，不过也很轻易以毛病的体例履行从而背叛了其代价地点。为充实展现信息而不顾图表的全体调和，想要包罗更多的信息功效却拔苗助长，如许做很轻易使图表缺少美感。无限的仪表盘空间要包罗的是首要的且值得优先斟酌的数据，且当图表显现过量的信息时，过于慎密的计划很轻易显现出毛病的信息。而别的一种毛病则是为了追求画面的雅观，却使数据内容的抒发不佳。以是在可视化的进程中，方针简直立是最为根基的，专一于本身的方针有助于更好地通报抒发数据，同时与图表的雅观之间也能达到一种均衡。
实在的数据常常须要占用大批时辰停止规范化，特色遴选，维归约等预处置操纵，数据集的洗濯与规范化或许是实际中占最多时辰的局部，此点不容轻忽。同时，数据可视化是一种赞助阐发的东西，非阐发东西，普通的处置流程还要借助传统的统计手腕及其余专业的常识。总而言之，数据可视化作为一种对数据信息停止专业化处置的优异东西，其实际与手艺将在将来取得慢慢晋升，终究必然会对贸易社会及科研范围的生长作出严峻进献。
参考文献
可是，NPS模子也面临着一个挑衅。经由进程反应把客户分红3组，而后经由进程计较体例{净保举值(NPS)=(保举者数/总样本数)×100%—(贬损者数/总样本数)×100%}取得一个单一的均匀分，这一体例固然简练，但同时也使企业或许落空了对客户更全貌信息的可贵观点。在现本日趋以客户为中间的市场情况中，要求客户反应，言下之意是你筹算用汇集到的信息接纳后续步履。若是你不筹算操纵这个信息来聆听或不才能主动跟进，要求客户反应可以或许或许或许或许或许或许会致使弊大于利。特别是对你企业客户中的“贬损者”。乃至是NPS模子的撑持者都赞成，若是只是简略地问一个题目，而不任何额定的细节或跟进是不够的。如客户把你的企业评价为零分，并且不奉告你为甚么，那末你也就没法跟进及接纳步履。而监控一个你并不晓得若何进步的方针，常常很是使人懊丧。
固然增添太多后续题目会影响简略的一题式查询拜访的吸收力及较着下降客户的呼应率。可是，良多企业仍然在它们的NPS查询拜访中增添了一些题目，以试图找出和必定高分数及低分数面前的驱动身分。别的，专一邮件、短信、微信及APP等多渠道特色化会员营销办事的webpower中国区也在办事企业的客户实际中看到，一些企业也测验考试经由进程德律风、短信或电子邮件等渠道跟进查询拜访东西。这使得企业可以或许或许或许或许或许或许或许或许汇集更多丰硕的洞察力信息，觉得领会差遣客户作出呼应的念头供给观点。除此以外，另有一些企业也试图经由进程成立一个办事弥补与客户挽留流程以打仗到“贬损者“，并且在某些情况下，设法使企业曩昔的“贬损者”转变为新的“保举者”。而经由进程约请“保举者”插手参谋理事会或客户漫谈小组，以争夺进一步领会客户观点，并鼓动勉励其成为品牌拥戴者，同样成为企业的计谋之一。
不论企业在跟踪、权衡及量化客户虔诚度的进程中接纳了哪些方针、计谋和体例，在今朝的表里部情况下，以下重点很是值得存眷：
强化可操纵性细节 全方位懂得客户休会
坚持客户查询拜访的冗长和简略是相称首要的，由于客户几近被其操纵的每一个供给商的多个要求“轰炸”。这使得企业必须成立一个对重购情愿、采办更多等客户虔诚度的冗长查询拜访。可是，它是不是使你周全懂得全数客户性命周期路程了呢？哪些是企业但愿去影响客户休会的关头身分？
webpower中国区觉得，经由进程插手哪怕一个开放式的题目，如“咱们若何才能进步？”企业便可以或许或许或许或许够或许或许或许较着地加强汇集到的信息的可操纵性细节。对大型企业来讲，最首要的是还要使该体例具有可扩大性，并且须要一个可发掘非计划化定见的处置计划。如发掘文本批评的文本阐发，发掘录制语音讲明的语音阐发。同时，此刻的破费者有太多可以或许或许或许或许或许或许或许或许颁发本身定见的场合，除网站、博客等传统渠道外，寒暄媒体也在成为风行的客户定见平台。以是，这要求不论企业愿不愿，它都必须监控寒暄传媒上正在产生的使命，而有一些企业也将用户主动张贴在寒暄传媒网站上的批评归入VoC的范围。而VoC此刻也变种成任何情势的用户反应，包罗未经要求的用户输出。
超出NPS查询拜访反应 发掘一切客户打仗点
一 非计划化数据处置流程
非计划化处置流程首要以网页处置为例来论述，包罗三个阶段，别离是信息收罗、网页预处置和网页分类。
信息收罗是将非计划化的信息从大批的网页中抽取出来保管到计划化的数据库中的进程；网页预处置首要是停止一些数据洗濯的使命，保障分类品质；网页分类使命则是经由进程数据发掘算法练习出来的分类模子，对分类数据停止分类提炼，得出有代价的信息。
信息收罗
信息收罗面临的是特定的专业人群，其收罗的信息只限制于特定的主题和相干的范围，出于对机能和本钱的斟酌其不用也不可以或许或许或许或许或许或许对全数互联网停止遍历，是以主题信息收罗中凡是须要研讨以何种体例瞻望链接指向的页面与主题的相干性，并鉴定其是不是值得拜候；须要研讨以何种匍匐计谋拜候Web，以在尽可以或许或许或许或许或许或良多地收罗到主题相干页面的同时尽可以或许或许或许或许或许或许少地收罗到主题有关的页面。
信息收罗的根基体例是经由进程事后设定的种子链接集，操纵HTrP和谈拜候并下载页面，在用各类阐发算法阐发页面与主题的相干性以后提取出待拜候的链接，瞻望链接指向主题相干页面的可以或许或许或许或许或许或许性，再以各类差别的匍匐计谋轮回迭代地拜候网页。
信息收罗按照基于主题的差别可分为以下两类：一类是基于内容的主题信息收罗：它须要成立一个针对主题的词表。别的一类是基于超链接的主题信息收罗：它是基于网页之间的援用干系，近似Page rank算法。
网页预处置
网页预处置局部本文首要先容一下网页去重，网页去重可以或许或许或许或许或许或许或许或许归为两类：一类是基于URL的对照去重，它合用哈希算法；别的一类是基于内容的对照去重，它合用基于信息指纹的文本近似度算法。
网页去重须要先对文档东西的特色抽取，须要将文档内容分化，由多少构成文档的特色调集表现，该步骤首要是为了便利特色比拟计较近似度。以后须要针对特色的紧缩编码，首要经由进程哈希编码等文本向数字串映照体例以便利后续的特色存储和特色比拟，起到削减存储空间，加速比拟速率的感化。最初须要停止文档的近似度计较，这一步须要按照文档特色重合比例来必定是不是反复文档。普通是对网页提取一个信息特色，凡是是一组词，或是词加权重，挪用特定的算法，转化为一组代码，也被称为指纹。若两个页面有相称数方针不异指纹，那末可以或许或许或许或许或许或许或许或许觉得这两个页面内容反复性很高。
网页分类
分类题目是人类所面临的一个很是首要且具有遍及意思的题目。将事物精确地分类，有助于人们熟悉天下，使混乱无章的实际天下变得有条理。主动文本分类便是对大批的天然措辞文本按照必然的主题种别停止主动分类，它是天然措辞处置的一个很是首要的题目。文本分类首要操纵于信息检索，机械翻译，主动文摘，信息过滤，邮件分类等使命。文本分类的一个关头题目是特色词的遴选题目及其权重分派。
在搜刮引擎中，文本分类首要有以下用处：相干性排序会按照差别的网页范例做呼应的排序法则；按照网页是索引页面仍是信息页面，下载调剂时会做差别的调剂计谋；在做页面信息抽取的时辰，会按照页面分类的功效做差别的抽取计谋；在做检索企图辨认的时辰，会按照用户所点击的URL所属的种别来揣度检索串的种别等等。
网页分类体例有SVM分类体例和朴实贝叶斯体例：此中比拟保举的是SVM分类体例，Vapnik等人在多年研讨统计进修实际底子上对线性分类器提出了别的一种设想最好准绳。其道理也从线性可分辩起，而后扩大到线性不可分的情况。乃至扩大到操纵非线性函数中去，这类分类器被称为撑持向量机（SupportVector Machine，简称SVM）。撑持向量机的提出有很深的实际背景。撑持向量机体例是在最近几年来提出的一种新体例。
典范的SVM分类有两种，一种是针对线性可分情况停止阐发，对线性不可分的情况，经由进程操纵非线性映照算法将低维输出空间线性不可分的样本转化为高维特色空间使其线性可分，从而使得高维特色空间接纳线性算法对样本的非线性特色停止线性阐发成为可以或许或许或许或许或许或许；别的一种是基于计划危险最小化实际之上在特色空间中建构最优朋分超立体，使得进修器取得全局最优化，并且在全数样本空间的希冀危险以某个几率知足必然上界。
典范的朴实贝叶斯分类，它可以或许或许或许或许或许或许或许或许分为模子练习、模子分类和分类功效评价三个阶段：模子练习阶段，首要计较练习集下一切种别的先验几率，和一切特色词在每一个种别下的前提几率；模子分类阶段，对练习集成立模子；对每一个待分类文档计较后验几率，后验几率大的种别为文档所属类；分类功效评价阶段：对分类功效停止抽样、野生查验。别离计较出每一个种别分类的查准率和查全率，经由进程F―怀抱公式评价模子切确度。
二 天然措辞处置的典范体例与操纵
天然措辞处置是计较机迷信范围与野生智能范围中的一个首要标的目的。研讨能完成人与计较机之间用天然措辞停止有用通讯的实际和体例。天然措辞处置是一门融措辞学、计较机迷信、数学于一体的迷信。
天然措辞处置局部首要以舆情阐发为例，舆情阐发体系的数据来历有三个渠道，一是汇集上公然的信息，如各大买卖所逐日批评，寒暄汇集各方概念和财经流派网站。二是从合作方取得的信息，如买卖信息等。三是微博、大师网等寒暄汇集信息。
网页信息择要
网页信息择要须要将统一主题下的多个文本描写的首要信息，按紧缩比提炼出一个文本的天然措辞处置手艺。对互联网上海量的期货阐发报道，若是能从中提炼出一个笼盖性强、情势简练的择要将具有首要的意思。
若何汇集企业的计谋信息？面临海量信息，一个研讨员须要破费4个小时浏览相干信息。借助语义引擎，把50篇文献缩略成10余条提要，面临提要信息，一个研讨员须要破费3分钟浏览相干信息，并构成思虑。借助笔墨豪情引擎，把提要内容指数化、常识化，面临指数信息，一个研讨员须要破费2秒钟浏览相干信息，并取得决议计划撑持所需的常识。
热点事务瞻望
热点事务的发明与瞻望的算法有良多，最行之有用的体例是做大范围的逻辑回归。在大数据的背景下，咱们拿到的数据是全量并非抽样，这使得近似逻辑回归等简略算法起到事半功倍的功效。经由进程汗青事务传布数据，提取向量，并做逻辑回归出法则，便可以或许或许或许或许够或许或许或许做良多瞻望。比方美国大选，疾病传布，乃至瞻望灭亡。
维克托・迈尔-舍恩伯格写的《大数据时期》一书中就有这么几个对热点事务瞻望的案例：
案例一：华尔街“德温特本钱市场”公司首席履行官保罗霍廷天天的使命之一，便是操纵电脑法式阐发环球3.4亿微博账户的留言，进而鉴定公家豪情，再以“1”到“50”停止打分。按照打分功效，霍廷再决议若何处置手中数以百万美圆计的股票。他的鉴定准绳很简略：若是一切人仿佛都欢快，那就买入；若是大师的焦炙豪情回升，那就兜售。这一招见效较着――昔时第一季度，霍延的公司取得了7%的收益率。
案例二：美国一个超市将女性主顾中的妊妇视作购物的黄金破费者。为了将这局部方针人群在有身前就争夺曩昔，该超市经由进程查询拜访枚举出几十种购物偏好，当某位主顾的收银条上调集显现这类商品时，就会被认定为可以或许或许或许或许或许或许是妊妇或家中有妊妇，超市随后向其发送妊妇产物告白。一次，当有人以“家中并无妊妇却老是收到相干产物告白”为由控诉这家超市后，却发明本来是本身还在上高中的女儿有身了。
案例三：2009年甲型H1N1流感病毒显现，在不疫苗的情况下，大众卫生专家能做的只是减慢传布速率，要做到这一点，专家必须先晓得流感显此刻那里，这只能依靠各地大夫发明并奉告疾控中间，信息必定是滞后的。可是，Google的工程师们比疾控专家更早地鉴定出流感从那里传布出来，他们依靠的便是Google所把握的大数据。
汗青近似事务可操纵文档近似度比拟。文档近似度比拟算法起首接纳TF-IDF体例把文档建模为词频向量，而后操纵向量间隔计较算法求得。常常操纵的间隔计较体比方：Jaccard间隔、欧式间隔、余弦近似度等。
豪情阐发
正负豪情怀抱化统计阐发普通用于阐发金融机构和大众对期货产物的立场、豪情和概念标的目的，对行情走势常常具有很是首要的意思。经由进程对汇集来的信息停止豪情度阐发后，可以或许或许或许或许或许或许或许或许统计出社会言论对期货将来走势的概念标的目的度。经由进程计较汗青言论概念与走势的相干度可以或许或许或许或许或许或许或许或许考证豪情度阐发模子的有用性。
豪情词监测模块是经由进程对金融期货网站按时收罗更新，对言论话题停止延续监控，提取热点关头词，完成热点信息的及时发明。经由进程搜刮引擎抓取豪情关头词热度，计较关头词与趋向相干性。
主题辞表的好坏在相称程度上影响了体系后续的信息收罗内容和功效。起首，由范围专家给出相干范围的权势巨子网站作为底子语料来历，经由进程对权势巨子网站网页内容的整站抓取取得范围语料本钱。以后对语料本钱停止中文切分词和词频统计，取得一张高频词表。再由范围专家对高频词表中的高频辞汇停止清算，野生拔取出与范围相干的词语。而后，对从高频词表中拔取出的范围主题辞停止上位词（花是鲜花的上位词，动物是花的上位词）、下位词、同义词、近义词扩大，去除反复辞汇，从而终究构成相干范围的主题辞表。在信息收罗体系后续的收罗中还将不时汇集相干范围的新辞汇，在发明范围新词后插手到范围主题辞表中，构成体系性的反应机制，从而不时对主题辞表停止更新保护。
正负豪情怀抱化统计阐发是从抓取的文章中停止豪情度阐发打分，分数范围为不等。负数越大表现负面概念强度越强，负数越大表现正面概念强度越强，0表现持有中立立场；经由进程豪情度阐发可以或许或许或许或许或许或许或许或许统计出一段时辰内社会言论对某个话题的正负面立场，言论压力常常可以或许或许或许或许或许或许或许或许致使市场动摇。
豪情词检测经由进程对金融期货网站按时收罗更新，对言论话题停止延续监控，提取热点关头词，显现频次较高的词语作为热点信息词，完成金融热点的及时发明。
趋向阐发和瞻望
按照买卖的价钱曲线走势，与综合指数对照，使言论指数趋向表现与买卖价钱曲线的相干性和必然的前瞻性。经由进程构建时辰序列模子，对将来走势停止瞻望，如图1所示。综合指数包罗各个相干身分的变更趋向（气候身分等）和言论指数。
三 行业操纵案例
数据发掘和天然措辞处置的操纵范围遍及，此中也不乏一些成心思的案例，它可以或许或许或许或许或许或许操纵于运营商、银行、传统企业和券商，遴选几个具有代表性的案例与大师分享。
电信行业
某都会电信运营商的上彀日记阐发体系，该体系经由进程汇集用户上彀日记汗青记实数据，阐发出每一个用户的偏好。起首该体系经由进程并行统计洗濯出每小我有用汗青上彀日记URL；而后从日记URL中抓取网页内容，提取注释，并经由进程文本分类算法计较分类；最初经由进程统计出每一个用户上彀存眷种别总数，阐发出每一个用户的偏好。
金融行业
某大型股分制贸易银行供给商危险评价体系，该体系经由进程抓取供给商外部数据，如企业年报、公司变更、带领情况、财政状态等数据，阐发公司运营指数；经由进程计较各供给商寒暄数据，对其社会影响力做评价；经由进程同业之间的数据阐发对照，对供给商停止气力评价。这些数据指数可以或许或许或许或许或许或许或许或许有用辅佐贸易银行停止供给商危险评价。
地产行业
某房地产企业的社会化品牌及时营销体系，该体系经由进程寒暄媒体（微信、微博等）数据，停止汇集口碑监测，负面豪情被及时发明并避免；经由进程与客户停止互动，争夺客户虔诚度；经由进程监控同业及合作敌手的各方面资讯，量化评价合作态势；疾速晋升品牌晓得度和佳誉度，将媒体影响力转换为客户量，延长人气堆积周期。
一手打造汇集体育社区，一手出品足球电视节方针“喝彩吧”开创人兼CEO陈昊觉得，用“足球魔方”的文本阐发和数据发掘手艺，足以将各类体育景象面前的本色提炼出来。
给你都雅的体育
陈昊把与查立的熟悉归纳为一种“缘分”。在一场出发点创业营举行的派对中，差别于那些不时向查立演说名目计划的创业者，陈昊更多的只是悄悄站在一边旁听，乃至不由得启齿赞助查立回覆一些创业的底子题目。固然与查立之间的交换很少，但仅仅如许的一次会晤，却让查立记着了他，也约请他入驻了出发点创业营。
当时，陈昊正在停止一个互联网媒体名目，欲从传统电视媒体对足球赛事转播的支流中另辟门路，挣脱频道本钱和转播用度的束厄局促，建成一个体育消息和数据的寒暄分享源和体育垂直社区（这便是厥后的“喝彩吧”），和包罗环球大批比赛消息和数据的赛前阐生长望节目“足球魔方”。
在他看来，国际体育传媒严峻滞后于发财国度的程度。“国际体育赛事的转播情势很是单一，并且深度、专业的体育内容未几。”也正由于存在诸多题目，才让陈昊嗅到了商机。做国际跨媒体体育寒暄办事商的设法也恰好逢迎了查立对互联网的鉴定。
有豪情、有胡想、履行力强、长于思虑……是陈昊给记者最直观的印象，恰好符合了出发点创业营爱好的创业者的特色。而加倍首要的，是一份背城借一的决计：“为了创业，我鼓动勉励咱们团队全数都搬到园区四周租住，以便经心全意地实行咱们的创业大计”。
让创业不再孤傲
固然陈昊在此之前已处置体育财产十几年，并跟随“温格传授”的萍踪，专赴足球经济最发财的英国拿下了足球营销的MBA学位，可是要落实到详细的操纵层面，碰见详细的使命时，仍然会有良多猜疑。
究竟功效，入驻出发点创业营，要取得的不只是较为昂贵的房钱和办公本钱，更首要的是内涵的“软件”上风。
“这里有一个较好的培训机制，每周的创业公然课，会按照创业者本身须要面临的题目停止详细的讲授。”作为创业公然课的忠厚听众，陈昊之前所学的实际常识经由进程梳理和实战垂垂“落地”。在入驻“出发点创业营”短短几个月的时辰里，“喝彩吧”网站和“足球魔方”电视节目已起头运作。
不只如斯，创业者的堆积，带给陈昊更多的交换。“经由进程别人的胜利和失利来反观本身，并且创业进程中碰到的诸多题目还可以或许或许或许或许或许或许或许或许停止深切的会商，如许的分享很是有用。”而加倍首要的，陈昊觉得这消弭创业者的孤傲感。
斟酌到这一点，IBM 与 Twitter成立合作，旨在办理与操纵现今寒暄互动平台所传输信息中包含的能量。研讨团队拜候了数十名高管与行业专家，并对两家公司的数百个客户互动案例停止了阐发，以更好地领会各个企业若何操纵寒暄数据到场现今数字市场的合作。
不止于营销局部
寒暄互动平台在曩昔10年里的操纵愈来愈遍及，良多企业已起头将其作为市场营销与品牌推行的东西，并慢慢开辟出包罗“聆听”客户在内的主动式实际体例。与客户间的大局部间接互动，一向范围于品牌办理、客户办事、寒暄推行、大众干系和危急干涉干与等五大本能机能范围。比方，针对抢先品牌的用户名或“标签”的推文，在曩昔两年里增添了 2.5 倍。
可是，从这些寒暄互动平台取得的壮大数据可以或许或许或许或许或许或许会影响更多的营业流程。Twitter、Foursquare、博客、服装服装服装服装论坛t.vhao.nett.vhao.nett.vhao.nett.vhao.net、浏览网站及外部合作东西等平台，正在之前所未有的体例供给有关客户、员工、合作敌手和市场的深切洞察力。
今朝，环球约40%的企业会汇集及时势务与数据。这些企业中有些会将来自寒暄平台的数据与外部和外部数据相连系，以改良营业流程并鞭策立异，从而打造由此类平台的互动所撑持的沉醉式休会。在该进程中，它们慢慢取得合作上风并成立全新的营业情势。
互动性寒暄平台的代价，源于其具有能在大众平台上及时揭露买家、卖家和合作敌手等身分的怪异才能。借助此类平台，企业便可领会环绕代价链的各项身分，从而取得之前没法取得的深切洞察力。从互动式寒暄平台产生的旌旗灯号中“取得或进修”是实在靠得住的，其影响力很是壮大，乃至能成立疾速捉拿环球10多亿人和企业的平常糊口、存眷题目、欲望和须要的才能。
精晓寒暄的企业正将从寒暄平台中取得的公然数据融入到营业流程当中，并将此类数据与已有的外部数据或其余公然数据源相连系。在此进程中，它们可以或许或许或许或许或许或许或许或许延续区分并发明有助于在全数营业流程中做出决议计划的洞察力。别的，这类综合数据还可以或许或许或许或许或许或许或许或许为决议计划者供给更好的情境、深度和履行决定信念。
咱们已辨认了企业可经由进程融入寒暄数据转变营业流程的五大本能机能范围：
发卖与营销
除寒暄聆听和推送式营销，此刻一些抢先企业还将寒暄平台用作“预警体系”，赞助它们领会若何、甚么时候和为甚么与客户互动。
USAA 是一家首要办事于军属的环球性金融办事机构。它不只将 Twitter 用作与其散布遍及的会员停止互动的首要平台，还将其作为不良运营事务和破费者事务的首要唆使器。寒暄商务副总裁 Renee Horne发明，在寒暄中环绕某一详细话题产生的会商峰值，凡是预示着将产生可以或许或许或许或许或许或许具有更大下流影响的事务，是以她操纵这类信息作为撑持运营的预警机制。她的团队还阐发了环绕负面破费者事务（如批发商数据泄漏）产生的寒暄谈天内容。
研讨与开辟
破费者驱动型企业也操纵该功效更深切地领会潜伏客户和终究客户的欲望与须要，以便在产物操纵周期内做出计谋决议计划。
传奇文娱 （Legendary Entertainment）片子公司就借助寒暄勾当平台锁定具有影响力的破费者。“在为脚色选演员时，你必须旁观他们之前的作品，与他们的掮客人措辞并和曾与他们一路使命的人交换，从而对他们构成必然印象。”传奇文娱首席阐发官 Matthew Marolda说道，“你为甚么不经由进程寒暄媒体去领会公家对他们的概念呢？咱们会操纵进步前辈的文本阐发手艺周全阐发他们对话中的调子与音色，而后斟酌他们是不是合适咱们要拍摄的片子题材。”
供给链
企业正在操纵寒暄数据更好地领会并知足破费者在某些情况下的非直观须要。一家环球批发商综合操纵包罗气候、合作敌手的促销政策、Twitter 信息、经济统计数据和消息材料在内的外部与及时公然数据，辨认激烈但今朝属于非直观的须要旌旗灯号。该公司开辟了一套基于算法的情势引擎，用于针对没法对其停止切确趋向和季候性瞻望的特定产物供给非直观瞻望。功效是，按照这些及时瞻望，该公司从底子上从头调剂了商品保送的大范围供给链。
计划部
深切反操纵户平常糊口情况的寒暄平台对话，可赞助企业和研讨职员更切确地领会并瞻望天下各地的趋向和事务，使其更具计谋目光。农业是操纵寒暄数据拟定计谋计划的范围之一，操纵大数据和阐发，该行业正在敏捷产生着变更。
孟山都公司是一家跨国农业公司，正在寻觅可以或许或许或许或许或许或许或许或许更好地瞻望将来破费须要的新体例。由于新产物的育种周期长达15年之久，是以该公司的环球立异与计谋团队须要瞻望哪一种食物的生长趋向可以或许或许或许或许或许或许或许或许坚持10年。孟山都早在 10 年前便起头了破费趋向的研讨，但当时都是接纳扫描的批发与食物办事数据。
该公司发明，在批发级数据达到峰值的前几个月，批发食物趋向就起头在 Twitter 等寒暄媒体平台上显现出来。孟山都很是正视领会对食物话题最热衷且影响力最大的破费者，并与他们停止互动。
行政办理
交互式寒暄平台对涵盖从人力本钱到法令合规的外部运营流程具有庞大影响。比方，一流企业操纵了外部互动寒暄平台，来领会并处置与员工散失、员工保留、店主品牌推行和劳资干系相干的题目。它们还接纳开放政策所没法替换的体例，以听取客户和员工等人群的定见。
一家美国食物与饮料供给商曾对同店发卖额的非常动摇感应猜疑，由于不哪项惯例方针可以或许或许或许或许或许或许或许或许给出公道诠释。可是客户在Twitter上的推文给出了诠释：一旦某商铺最受客户爱好的员工去职，客户总会想换一家商铺买早点。基于如许的熟悉，此刻该公司加倍正视员工保留名目，除供给规范的培训外，该公司还推出了助学金和职业认同等名目。
超出寒暄聆听
将重点从聆听转移到寒暄商务的第一步，是找到寒暄平台中还不被开辟的代价，也便是从产物开辟到政策合规，和两者之间其余本能机能范围在内的全数企业内可以或许或许或许或许或许或许或许或许完成的代价。
作为上海报业团体鼎新后问世的第一个新媒体功效，彭湃消息自2014年推出以来，其网站、微博、微信公家平台及消息客户端等多款新媒体产物配合推动，作为传统媒体数字化转型的样本，彭湃消息的多媒体融会及数字化生长情势具有必然的研讨意思。
本日头条则是完整脱胎于互联网情况、基于数据发掘手艺的新媒体产物，以挪动客户端为主打产物。自2012年8月上线至2015年12月以来，本日头条已吸纳用户跨越3.5亿，且在2014年6月取得1亿美圆的C轮融资，并仍坚持天天跨越3500万的用户增添速率。这一基于数据发掘手艺和数据算法来完成的新媒体名目，对前言融会和新媒体的立异生长也具有可研讨代价。
一、平台：多渠道并进与专一APP的差别
（一）多渠道并进的彭湃消息款式
前言渠道是消息信息活动的通路，公道有用的前言计划是信息有用传布的底子。①向寒暄媒体平台延长已成为传统媒体应答挪动互联网时期的挑衅、追求保存渠道必不可少的转型体例之一。具有多元化传布渠道的彭湃消息，不只正视多平台内容传布，也正视差别平台间的接洽干系性。基于汇集端与挪动真个操纵差别，其界面设想和局部细节功效上也有所差别，并且相较于网站或WAP网页版的运作，彭湃消息更正视对挪动客户真个推行，比方其网站首页右边顶端吸收用户的地位展现对挪动真个推行信息，首页右边则安排了微信二维码提醒用户扫码下载客户端。这类推行趋向意在标明，挪动客户端在将来将会成为彭湃消息的首要推行平台，也是其将来应答挪动互联网生长停止多媒体转型的首要渠道。但正视推行挪动客户真个同时，与同类消息客户端近似，彭湃消息也在客户真个文章开首处供给了微博、微信等寒暄媒体的分享按钮，以期以此构成信息的多平台、多条理传布。
固然如斯，彭湃消息以挪动客户端为首要新前言传布平台的渠道计谋趋向仍较为明白，比方在其新浪微博和腾讯微博的每条博文中，都附有下载挪动客户真个超链接，其官方微信账号的菜单栏设置有“下载APP”的按钮，且每篇推送文章开首处也都提醒读者经由进程“浏览原文”下载挪动客户端。值得正视的是，除彭湃消息的官方微信以外，其运营团队还推出了包罗“市政厅”等与其消息客户真个子栏目同名的微信公家号，并分属给各自的内容团队运营，从而构成多平台慎密接洽又各有专攻的渠道运作计划。
（二）以客户端为主的本日头条数据发掘者
本日头条平台最大的特色在于它以本身的客户端为毗连点，链接各大消息流派网站的热点消息，使其以消息聚合东西的身份显此刻前言市场和公家视线。按照其对本身“基于数据发掘的保举引擎产物”而非消息客户真个定位，本日头条得以运营、推行和红利的底子是手艺。若何完成汇集媒体本钱的再操纵和再传布是本日头条的存眷焦点。作为消息聚合类操纵，本日头条的算法情势与美国Prismatic公司有近似的地方，即“汇集网上本钱并排序，这类排序成立在文本阐发、用户爱好、寒暄汇集进步和大数据阐发的底子之上。”②这与其公司属性有关：固然本日头条是消息类产物，但其公司六成员工为手艺开辟职员，使该产物可以或许或许或许或许或许或许或许或许按照算法手艺对用户偏好停止较为精准的阐发与鉴定，并经由进程智能保举体例，按照用户对推送设置的偏好，向用户及时推送信息。
同时，作为一款寒暄媒体，本日头条并不范围于重点打造的客户端平台，与彭湃消息的多媒体接洽干系运作体例近似，本日头条的客户端也经由进程分享功效将其与本身的微信、微博等其余寒暄媒体平台相接洽干系，为用户保藏、分享或转发消息资讯供给可以或许或许或许或许或许或许。这一方面操纵户成为本日头条资讯的二次传布者；别的一方面，经由进程用户自觉传布的体例，本日头条也经由进程其余寒暄媒体平台再次推行了本身的挪动客户端。
二、内容：偏重时政与海量信息的差别
（一）专一时政与思惟的彭湃消息
彭湃消息的定位是“专一时政与思惟的互联网平台”，以此定位为底子，“内容首创”成为彭湃消息努力生长的方针和标的目的，同时也是其重点打造的焦点合作力。凭仗上海报业团体的消息品牌和公信力上风，彭湃消息收罗并会聚大批首创报道，凸起内容的怪异性和不可替换性。并且彭湃消息的采编步队依靠其传统媒体――《西方早报》，在内容采编看法上与传统媒体“内容为王”的焦点思念相符合，使其可以或许或许或许或许或许或许或许或许操纵并强化基于纸媒底子生长起来的深度报道拿手，将内容调集在“时势、财经、思惟、糊口”四个方面，以时政消息报道为主。同时，彭湃消息并不拘泥于单一的消息报道角度，而是多视角、多方面地报道同类消息。
