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運用語意分析技術與Spark分析開放資料-以社群網路資料為例

為了解決甘氏矩陣圖ptt的問題，作者黃瑞興 這樣論述：

巨量資料已成為資料分析領域中十分熱門的議題，且資料來源廣泛，如：政府開放資料、社群網站以及電子布告欄系統等，眾多使用者的交流平臺，而使用者經由這些平台來發送訊息，成為一個巨量的社群資料庫，且能透過這些資料進行多元主題的分析。然而，以往要蒐集使用者的意見進行資料分析，常需依靠人力做市場調查，不僅花時間，且資料樣本數也不足，導致無法達到預期的成果；並且，若資料蒐集速度緩慢，又無法精確的符合客戶需求，將會錯過市場重要的商機。如何從這龐大的社群資料庫中，呈現出重要的資訊，便是一個目前十分重要的議題。因此，本研究，以批踢踢實業坊的資料為例，擷取使用者的意見，並將非結構化資料重新定義，成為結構化資料。經

資料前置處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊。而在文字探勘流程中，首先，針對每篇文章、每個回覆去做資料擷取及拆解，並建立字詞義意正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用語意分析技術，運用建立好的詞庫來探討使用者所發表文章或回覆意見的情緒正負向，且透過字詞分群的方式改善主題雜亂的問題。再導入權重字詞庫概念以改善貝氏分類器的準確度。並讓使用者可以自訂詞彙，來提升其對於情緒分析的準確性。本系統除了能提供使用者文章內容的傾向，也得以提供分析資訊作為決策參考的依據。此外本研究改善其分詞演算法，利用Spark分散式處理來提高分析效能。