基于情绪分析的UGC质量评判模型
来源：图书情报工作杂志2017年第20期北京时间：
作者：金燕
单位：郑州大学信息管理学院 郑州 450001
摘要：[目的/意义]针对目前UGC质量不均衡的问题，提出一种基于情绪分析的UGC质量评判模型，对低质量UGC进行及时地识别，有助于舆情监控、规范网络秩序。[方法/过程]首先选取实时热搜话题，抓取与话题有关的转发、评论等用户数据，按照不同时间段内话题讨论的重点对数据进行内容聚类；其次，利用ROSTCM6工具对聚类内容进行情绪分析，捕获UGC的情绪特征和质量特征，挖掘情绪值与UGC质量之间的关系，建立两者间的回归模型；最后在此基础上实现UGC质量评判。[结果/结论]实验证明，该模型能够辅助评估某一主题的UGC在其生命周期内各阶段的平均质量，及时发现低质量UGC所处的阶段和位置。
关键词：UGC,情绪分析,质量评判,
基金资助：本文系国家社会科学基金项目"基于用户行为挖掘的UGC质量实时预判与控制机制研究"（项目编号：15BTQ064）研究成果之一。
