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主题的确定与发现。通过上述分析可以发现在微博平台上网民的积极情感占多数。由整个事件可以看出，随着事件的发展在主要时间节点上网民的情感状态会产生波动，由于两国之间存在着文化差异，导致双方的观点立场不同，造成情感倾向的主要原因也会不尽相同。通过对情感分析之后的文本进行主题聚类分析，挖掘每种情感下的子主题。通过构建LDA主题模型，将有关“经贸磋商”的文本进行聚类和主题提取。LDA主题模型是通过给出每个主题下的高频词来确定当前的主题内容，利用每个主题的主题词还原网民讨论的热点话题。由于LDA主题模型没有明确的主题个数，因此要经过不断调试与对比分析才能得出最优的主题数量。经过调试最终确定积情感为5个讨论主题。表3为LDA主题模型提取的各个主题关键词。数据来源：根据LDA主题模型提取结果整理而得。从微博积极情感主题1可以看出，国民表示支持华为、华为加油等，为民族企业加油打气。主题2反映了鼓励大众进行创新，不畏惧挑战。主题3反映了中国不断优化对外贸易环境，营造了良好的对外贸易氛围，塑造了大国形象。主题4反映了中国可以克服自身不足，摆脱对其他国家的技术依赖，在世界经济体系中更加自信自强。主题5反映了中国的产业结构因此会做出调整，使得企业可以快速发展。

（二）微博信息分析。对爬取到的数据分析发现，原创微博的占比为39.7%，转发占比为60.3%。其中39.7%的网民利用微博平台，发表原创信息表达对此事件的看法和意见。对网民的情感分析可以发现，大部分网民能够理性看待该事件发生的前因后果，60.3%的网民通过转发官方微博的方式表达自己对该事件的态度，将该事件话题传播的范围扩大，并引导其他网民支持自己国家所做的决定，进一步提高了该事件的积极影响力和传播效果。

通过对网民的情感分析可以得到，网民对于事件的情感变化会受到主流媒体报道、周围用户和新闻内容的影响，因此相关部门和政府应该充分利用主流媒体，把控好网民情感变化的节点，有针对地对网络舆情进行引导管控。舆情信息爆发快、蔓延广、消散期后舆情信息不断，相关管理部门要加强对突发事件网络舆情的信息管理。在事件舆情突发期，把握舆论信息导向，引导网民参与正向的、积极的舆论讨论中；在蔓延期应发挥意见领袖作用，主流媒体应及时发布信息资讯，避免舆情传播的过程中谣言的产生；在消散期应重视各大网站的信息推送，保证推送信息的准确性，避免出现衍生舆情。