基于百度贴吧的HIV高危人群特征分析

对百度贴吧"恐艾吧"中在线高危人群的帖子内容、线上活动时间规律进行了分析,利用LDA话题模型,对比分析了有无HIV感染者参与的主贴讨论的话题之间的差异,使用基于关键词的机器学习方法区分了在"恐艾吧"中发布话题的用户的性取向,计算不同性取向人群中HIV的流行率。研究结果说明,使用在线数据挖掘的技术和方法比传统方法更加高效,可以作为高危人群研究的重要补充。此外,基于机器学习对人群性取向进行智能判别,对于公共卫生管理部门监测疫情在不同人群中的发展状况有重要意义。

基于百度贴吧大学生网络舆情分析

网络舆情是社会舆情在互联网空间的映射,是社会舆情的直接反映,可通过大量的数据集合,进行舆情分析,大学生作为高等教育的主体,如何更好地了解学生的所思所想,成为高校教育不可或缺的一部分。本文通过爬虫技术,在百度贴吧这个大学生聚集的社交平台爬取交流数据,通过对京津冀20所不同类型的高校的论坛内容进行网络舆情的情感分析,以方便高校管理部门更好地指导学生工作。

基于PHP的百度贴吧数据爬取

为了解决在线数据分析利用过程中的数据自动获取问题,提出基于PHP的爬虫程序设计方法。该方法利用PHP的cURL库获取整个页面文档,然后利用Simple HTML DOM分析器进行提取。按照该方法爬取了百度贴吧数据,结果符合设计要求。

基于百度贴吧的高校网络舆情热点话题分析

高校网络舆情是大学生在校园背景下,对网络上直接关系到大学生或者自身感兴趣的公共事件所持态度、认知、意见、情感交叉的集合。随着网络应用的普及,高校网络舆情可能朝着任一个不可控的方向发展,因此,高校网络舆情研究是高校管理中的重要工作之一。本文以百度贴吧中的泰州学院吧为数据源,利用网络爬虫采集泰州学院吧主题帖内容和回帖数量作为实验数据,通过Python数据分析技术分析高校网络舆情的热点话题,并通过数据可视化技术进行数据分析结果展示,基于数据分析结果研究高校网络舆情热点话题成因与影响,最终提出相关引导策略以促进互联网环境下大学生全面发展和推进校园和谐建设。

在线健康社区用户情绪识别与分析

目的/意义识别并分析在线健康社区用户情绪,剖析疾病污名化情景下传染病社区用户的病耻感来源及情绪反应类型,为疾病治疗、心理健康维护提供建议。方法/过程爬取百度贴吧数据,基于K-means聚类算法和CorEx_Topic主题模型识别社区用户的交流主题,进行情感分析和情绪词抽取。结果/结论社会公众和亲人朋友会从社会生活和日常生活两方面加深患者的病耻感情绪;患者会产生“自卑内疚”“恐慌害怕”“绝望崩溃”3种类型的病耻感情绪反应。同时从国家、社会和在线社区3个层面提出建议。

用户信息交互行为关键因素研究——以百度贴吧为例

文章针对3个不同的百度贴吧进行分析,研究用户信息交互行为的因素。首先,对贴吧的类别、贴吧用户交互的热点内容和交互回帖量的大小展开分析;其次,从百度贴吧客观环境和用户主观心理两个方面进行阐述;最后,利用数据爬取和数据分析技术,初步探究出在用户在百度贴吧社区中进行信息交互时,用户信息交互行为的关键影响因素。