基于社交网络的情绪化分析II

By 白熊花田( http://blog.csdn.net/whiterbear) 转载需注明出处，谢谢。

上一篇进行了微博数据的抓取，这一篇进行数据的处理介绍。

无意义微博的定义

观察发现微博中有很多的微博是用户参与某些活动而转发的微博，比如：“SmashHit，作者：MediocreAB。推荐！“ http://t.cn/8Fkgg9k”；“刚刚下载了豆丁文档:项目公司运营简报模板“ http://t.cn/RPjFZKf”；“#张亮的红包#红包最暖心~[心]我在张亮Sean的红包中抽到了@快的打车提供的“快的打车6元红包”，快来试试手气，你与幸福之间只有一个红包的距离！“ http://t.cn/RZg7iXL”。

将这些微博定义为无意义微博。并通过一个简单的处理，判断其是否为无意义微博，并计算该类微博在整个微博里的比重。

简单的判断

通过上面给的例子，我们可以看出这类微博多半具有两个特征：

• 带有链接，如：“ http://t.cn/RPjFZKf”
• 带有特定关键字，如：“推荐”，“红包”，“专享”，“交友”等

借助这些特征，我设计了一个简单的判断。思路大致为：首先对微博进行分词，获取该微博中TF-IDF权重最大的几个关键词，如果这几个关键词中含有上述的几个特征，那么就将这个微博定义为无意义微博。（当然也判断分词后的所有词中是否包含这些特征）

注：这里分词使用的是 结巴分词。

伪码如下：

# 定义了一组无意义的关键词组
malWords =[u'红包', u'领取', u'点击', u'专享', u'加号', u'交友', u’http']
# 分词得到8个权值最大的词组
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, 8, False)
# 集合判断两个集合是否重复，若有即包含无意义词组，该微博定义为无意义微博
myset = set(malWords) & set(tags)
is_meaningful = 1 if myset.__len__() == 0 else 0

结果

这里使用了matplotlib模块进行了饼状图显示，如图：

上图表示的是大工的微博情况。

然后所有学校的数据处理结果如下表格所示：

从上表可以看出，这五个学校所发微博中，有意义的微博所占的比例大致相当，约占80.0%左右，其中华东政法大学的比例最高，达到了83.0%，北京大学所占据的比例最低，占了78.0%。

相关代码链接：

• github:weibo sentiment analysis
• csdn下载:

总结

这里使用的判定方式过于简单，存在漏判和错误的情况，但是能够判断出大多数的无意义微博。

下一篇，微博的相似度分析。