摘要
随着社交媒体的迅速发展，微博已成为公众表达意见和传播信息的重要平台。
微博舆情分析对于了解社会热点、预测舆论趋势以及引导社会舆论具有重要意义。
近年来，k-means聚类算法作为一种简单高效的无监督学习算法，被广泛应用于微博舆情分析领域。
本文首先介绍了舆情分析和k-means聚类算法的基本概念，然后从数据收集、特征提取、聚类分析和应用案例等方面对基于k-means算法的微博舆情分析进行了综述，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：微博舆情分析；k-means聚类算法；特征提取；情感分析；主题分析
近年来，随着互联网的普及和社交媒体的兴起，微博作为一种新型的网络社交平台，已经成为人们表达意见、交流信息的重要渠道。
微博具有传播速度快、影响范围广、用户群体庞大等特点，蕴含着丰富的社会舆情信息。
微博舆情分析是指利用自然语言处理、机器学习等技术，对海量的微博数据进行分析，提取其中的关键信息，了解舆情动态，预测舆情趋势，为政府决策、企业营销、社会治理等提供参考依据。
k-means聚类算法作为一种经典的无监督学习算法，具有简单易实现、计算效率高等优点，被广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。
在微博舆情分析中，k-means聚类算法可以根据微博文本内容的相似性，将微博数据划分为不同的类别，从而实现对微博舆情的主题分析、情感分析、用户群体分析等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
