• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于情感傾向點互信息算法的情感分析方法研究

    2021-05-20 00:41:24王恩慧
    科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年12期
    關(guān)鍵詞:負向互信息類別

    王恩慧

    (北京交通大學(xué),北京100044)

    1 概述

    隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和一些受到民眾歡迎的社交媒體平臺的出現(xiàn),例如微博、推特等,促進了人與人之間更加便捷的溝通。用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上與他人分享自己的感受和觀點,形成了海量的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息[1]。情感分析技術(shù)在電子商務(wù)、金融、輿情分析[2]等多個不同領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如,應(yīng)用于輿情分析,相關(guān)部門可以及時地了解公眾對輿情熱點的態(tài)度和情感,有效地對大眾未來的情感傾向趨勢做出預(yù)測和判斷。目前機器學(xué)習(xí)的分類方法穩(wěn)定性較差,對于同一條文本評論,有可能前一次的分類結(jié)果與后一次的不同,而基于情感詞典的方法只要將評論中的情感詞存在于情感詞典中,根據(jù)目標(biāo)詞與種子詞之間的相似度,評論的情感傾向性就能準(zhǔn)確的判斷[3]。據(jù)此,本文以推特數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)開展了關(guān)于推特評論的情感分析研究。

    2 相關(guān)方法介紹

    2.1 TF-IDF 算法

    TF-IDF 是一種常用的加權(quán)技術(shù),基于統(tǒng)計的方法評估每個詞在文檔中的重要程度,詞的重要程度隨著它在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加,但同時會隨著它出現(xiàn)的頻率下降。由于詞在不同文本中出現(xiàn)的頻率有差異,表現(xiàn)出的重要程度也有所不同。TF 表示詞頻,即一個詞在文檔中出現(xiàn)的頻率,計算方法如公式(1)。所示詞頻為特征詞在該文本中出現(xiàn)的頻率,頻率越高則認為特征在文本中越重要,僅以詞頻衡量詞權(quán)重的計算方式較為簡單,然而單一考慮特征在文本中出現(xiàn)的次數(shù),導(dǎo)致一些無意義卻又反復(fù)出現(xiàn)的詞語詞頻反而很高,影響分類效果。IDF 指反文檔頻率,用來表示詞的類別區(qū)分能力,指的是該詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越少,則IDF 越大,計算方法如公式(2)所示。TF-IDF充分考慮了TF 的缺點,將TF 和IDF 結(jié)合起來,選出文檔中重要度高的詞語,計算方法如公式(3)所示。

    2.2 情感傾向點互信息算法

    點互信息算法(PMI)的基本思想是對兩個詞語在文檔中同時出現(xiàn)的概率進行計算,概率越大,表示其相關(guān)性就越緊密,關(guān)聯(lián)度越高。計算方法如公式(4)所示。PMI 值大于0 則兩個詞語是相關(guān)的,值越大,相關(guān)性越強;PMI 等于0 表示兩個詞語是統(tǒng)計獨立的,不相關(guān)也不互斥;PMI 小于0 表示兩個詞語是不相關(guān)的、互斥的。

    情感傾向點互信息算法(SO-PMI)首先選擇兩組種子詞,一組褒義的(Pwords)和一組貶義的(Nwords)作為算法的基準(zhǔn)詞。將詞語word1 跟Pwords 的點間互信息與word1 跟Nwords 的點間互信息相減做差,根據(jù)得到的差值對詞語word1 的情感傾向做出判斷,計算方法如公式(5)所示。差值大于0 時word1 為正面傾向,差值等于0 時word1 為中性傾向,差值小于0 時word1為負面傾向。

    2.3 評價指標(biāo)

    在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法評估中,常用到混淆矩陣這一概念。在二元分類的情況下,及正負兩種分類的時候,混淆矩陣包括真正(TP)、真負(TN)、假正(FP)、假負(FN)。對于樣本而言,真正指的是預(yù)測的類別與真實的類別都為正向,真負指的是預(yù)測的類別與真實的類別都為負向,假正指的是預(yù)測的類別為正向而真實的類別為負向,假負指的是預(yù)測的類別為負向而真實的類別為正向。精確率(Precision)表示被分為正例的樣本數(shù)據(jù)中實際為正向所占的比例,即P=TP/(TP+FP)。召回率(Recall)是覆蓋面的度量,用作度量樣本數(shù)據(jù)中有多少的分類結(jié)果為正向,即R=TP/(TP+FP)。精確率和召回率兩個指標(biāo)有時候會出現(xiàn)矛盾的情況,因此需要綜合考慮這兩個指標(biāo),F(xiàn)-Score 是兩個指標(biāo)的加權(quán)調(diào)和平均,計算方法如公式(6)所示。當(dāng)參數(shù)a=1 時,就是機器學(xué)習(xí)算法評估中最常見的F1 值,計算方法如公式(7)所示,F(xiàn)1 值越大說明模型的分類效果越好。

    3 實驗結(jié)果及分析

    本文基于情感傾向點互信息算法對與新冠疫情相關(guān)的評論文本進行情感傾向分析和情感強度計算。首先,以TF-IDF 算法提取種子詞,以弱監(jiān)督的方式對單個用戶的情感變化和群體的情感分布進行分析。其次,以多人投票確定最終數(shù)據(jù)標(biāo)簽的方式對測試數(shù)據(jù)進行標(biāo)注,以準(zhǔn)確率、召回率、F 值作為評價指標(biāo),對模型的效率和有效性進行驗證。

    本文選擇政府、民眾、社會都比較關(guān)心的“新冠疫情”作為研究話題,以2020 年5 月1 日到2020 年7 月8 日推特平臺上的網(wǎng)民評論共51853 條作為實驗數(shù)據(jù),存儲在MongoDB 數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)庫中的每條記錄都有許多字段,不僅有該條推文的內(nèi)容、發(fā)布時間、是否為轉(zhuǎn)發(fā)、獲贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等,還有專門的用戶字段,包括唯一識別用戶的ID、所在地區(qū)、是否實名認證、粉絲數(shù)、總推文數(shù)等。由于網(wǎng)絡(luò)評論中含有很多噪聲比如網(wǎng)址、特殊符號表情符等,因此需要先使用正則表達式對原始評論數(shù)據(jù)內(nèi)容進行清洗,去除停用詞、特殊符號及表情等,并進行大小寫轉(zhuǎn)換,只提取相關(guān)的主題評論內(nèi)容。

    在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后,需要選取種子詞。情感傾向點互信息算法是基于詞與詞之間共現(xiàn)關(guān)系的弱監(jiān)督算法,需要事先選取兩組種子詞:一組貶義詞,即負向詞,另一組褒義詞,即正向詞。本文利用TF-IDF 算法分別選取若干個重要度較高的詞語,并人工篩選其中情感傾向較為明顯的作為種子詞,分別選擇了50個褒義詞和50 個貶義詞作為兩種情感傾向的種子詞,即基準(zhǔn)詞。選定種子詞后,利用情感傾向點互信息算法根據(jù)種子詞與目標(biāo)詞之間的共現(xiàn)關(guān)系,判斷目標(biāo)詞的情感傾向,并將目標(biāo)詞的情感傾向添加到情感詞典中,對情感詞典進行擴充。一條推文的情感可以先進行分詞,根據(jù)情感詞典逐個計算句中詞語的情感值,加權(quán)求和得到整條推文的情感強度和情感傾向。當(dāng)情感值屬于[0,0.5)區(qū)間時情感傾向為負向,越接近0,負向的程度越強烈,當(dāng)情感值屬于(0.5,1]區(qū)間時情感傾向為正向,越接近1,正向的程度越強烈,當(dāng)情感值在0.5 附近時表示情感傾向接近于中立。

    本文對每個社交網(wǎng)絡(luò)用戶的情感變化進行研究。根據(jù)推文ID 在MongoDB 數(shù)據(jù)庫中進行檢索,可以映射到發(fā)布該條推文的社交網(wǎng)絡(luò)用戶,收集用戶與疫情話題相關(guān)的推文內(nèi)容,以用戶推文集合的情感分析結(jié)果作為用戶在疫情話題中的情感。

    首先,按照時間對推文進行切分,每周作為一個時間段,觀察用戶從2020 年5 月1 日到2020 年7 月8 日的情感值動態(tài)變化。大部分用戶都是間歇性的參與話題討論,持續(xù)活躍的用戶相對較少。本文選取活躍時間大于6 周的64 個用戶,觀察其情感值的變化。通過反復(fù)實驗發(fā)現(xiàn),用戶的情感強度不斷波動,但是用戶整體的情感傾向基本沒有變化,即一個用戶一開始的情感是負向的,雖然時強時弱,但是并不會變成正向。同時,通過觀察實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),用戶的情感強度會逐漸變?nèi)?,即情感值逐漸趨于0.5,無論是正向或負向都是情感演化過程的中間狀態(tài),最終用戶的情感會逐漸趨于中立。

    其次,本文還研究了從2020 年5 月1 日到2020 年7 月8日共10 周時間內(nèi)群體的情感傾向分布情況。由于情感值接近0.5 時,表示用戶的情感趨于中立,因此在實驗中特別定義情感值在[0.45,0.55]區(qū)間內(nèi)的用戶為中立。本文分別統(tǒng)計了不同時間段內(nèi)的用戶群體情感傾向的比例,并計算了每種情感傾向在10周時間內(nèi)的平均占比。雖然每周情感傾向的占比情況不盡相同,但是整體來看,都是負向情感占主導(dǎo)。這是由于新冠疫情的突然爆發(fā)打亂了原本的生活方式和工作節(jié)奏,很多人們不僅面臨失業(yè)待業(yè)的風(fēng)險,還可能面臨死亡威脅。疫情對經(jīng)濟、社會也都產(chǎn)生了許多的負面影響,導(dǎo)致大部分人都存有憂慮、恐懼等負面情緒[4]。

    最后,本文對模型的有效性進行驗證。由于標(biāo)簽質(zhì)量會直接影響測試的準(zhǔn)確性,為了提高標(biāo)簽的質(zhì)量,本文隨機選取2000條用戶推文進行數(shù)據(jù)標(biāo)注,以多人投票的方式?jīng)Q定推文的標(biāo)簽,避免了主觀性帶來的影響。然后以標(biāo)注的數(shù)據(jù)作為測試集,以精準(zhǔn)率,召回率,F(xiàn) 值作為評價指標(biāo),對方法的有效性進行測試,結(jié)果如表1 所示。實驗結(jié)果證明了基于情感傾向點互信息的情感分析方法的有效性,能夠有效地為輿情分析提供幫助。

    表1 測試結(jié)果

    4 結(jié)論

    本文以推特作為研究數(shù)據(jù)源,基于情感傾向點互信息算法對從2020 年5 月1 日到2020 年7 月8 日與新冠疫情相關(guān)的評論文本進行情感傾向和情感強度分析。以TF-IDF 算法并結(jié)合人工篩選提取種子詞,以弱監(jiān)督的方式對社交網(wǎng)絡(luò)用戶的情感值變化和群體的情感傾向分布變化進行分析。其次,以多人投票確定最終數(shù)據(jù)標(biāo)簽的方式對測試數(shù)據(jù)進行標(biāo)注,以準(zhǔn)確率、召回率、F 值作為評價指標(biāo),對模型的效率和有效性進行驗證。實驗結(jié)果表明,該模型能夠為應(yīng)對輿情治理和應(yīng)對輿情危機提供輔助和理論依據(jù)。

    猜你喜歡
    負向互信息類別
    miRNA-145負向調(diào)控子宮內(nèi)膜異位癥中OCT4的表達
    miR-21負向調(diào)控宮頸癌HeLa細胞株中hTERT的表達
    2019年A股負向輿情百案榜
    基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
    基于不同星級酒店的負向評論類別及管理反饋策略比較分析與匹配
    聯(lián)合互信息水下目標(biāo)特征選擇算法
    服務(wù)類別
    新校長(2016年8期)2016-01-10 06:43:59
    改進的互信息最小化非線性盲源分離算法
    電測與儀表(2015年9期)2015-04-09 11:59:22
    基于增量式互信息的圖像快速匹配方法
    論類別股東會
    商事法論集(2014年1期)2014-06-27 01:20:42
    日本爱情动作片www.在线观看| 在线a可以看的网站| 国产亚洲5aaaaa淫片| 97超视频在线观看视频| 久久韩国三级中文字幕| 国产v大片淫在线免费观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 九草在线视频观看| 日本成人三级电影网站| 在线观看一区二区三区| 免费搜索国产男女视频| 直男gayav资源| 亚洲国产精品合色在线| 26uuu在线亚洲综合色| 成人特级av手机在线观看| 精品欧美国产一区二区三| 亚洲天堂国产精品一区在线| 精品熟女少妇av免费看| 久久久久久伊人网av| 91久久精品国产一区二区成人| 欧美丝袜亚洲另类| 免费av观看视频| 日韩欧美 国产精品| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 日韩欧美三级三区| 毛片一级片免费看久久久久| 高清在线视频一区二区三区 | 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 中国美女看黄片| 欧美另类亚洲清纯唯美| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 最新中文字幕久久久久| 中国美女看黄片| 国产久久久一区二区三区| 看免费成人av毛片| 国产精品av视频在线免费观看| 亚洲七黄色美女视频| 色视频www国产| 午夜免费男女啪啪视频观看| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 99在线人妻在线中文字幕| 久久九九热精品免费| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 联通29元200g的流量卡| 1000部很黄的大片| 变态另类丝袜制服| 青春草国产在线视频 | 丰满人妻一区二区三区视频av| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产色爽女视频免费观看| 女同久久另类99精品国产91| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 中文欧美无线码| 麻豆国产97在线/欧美| 给我免费播放毛片高清在线观看| 欧美潮喷喷水| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲成av人片在线播放无| 日韩精品青青久久久久久| 久久久久久久午夜电影| 久久精品久久久久久久性| 中文资源天堂在线| avwww免费| 夜夜爽天天搞| 精品久久久久久久久久免费视频| 成人毛片a级毛片在线播放| 长腿黑丝高跟| a级毛色黄片| 91精品一卡2卡3卡4卡| 国产极品天堂在线| 两个人视频免费观看高清| 午夜精品国产一区二区电影 | 乱人视频在线观看| 成熟少妇高潮喷水视频| 日本成人三级电影网站| 亚洲av免费在线观看| 午夜精品在线福利| 在线播放无遮挡| 亚洲自拍偷在线| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲第一电影网av| 成人毛片a级毛片在线播放| 又粗又硬又长又爽又黄的视频 | 麻豆精品久久久久久蜜桃| 中文字幕制服av| 一本精品99久久精品77| 免费一级毛片在线播放高清视频| 国产精品国产高清国产av| 不卡一级毛片| 最新中文字幕久久久久| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 亚洲av免费高清在线观看| 精品日产1卡2卡| 国产精品电影一区二区三区| h日本视频在线播放| 人人妻人人澡欧美一区二区| 日韩欧美三级三区| 色播亚洲综合网| 久久人人爽人人片av| 亚洲人成网站高清观看| 久久久久久久久久久免费av| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 久久久久九九精品影院| 人人妻人人看人人澡| 午夜福利在线在线| 毛片一级片免费看久久久久| 国产精品野战在线观看| 黄片无遮挡物在线观看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产综合懂色| 男人舔奶头视频| 成人漫画全彩无遮挡| 免费看日本二区| 国产成人freesex在线| 最新中文字幕久久久久| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 美女被艹到高潮喷水动态| 精品不卡国产一区二区三区| av免费观看日本| 99在线人妻在线中文字幕| 亚洲高清免费不卡视频| 日本黄色片子视频| 亚洲三级黄色毛片| 99视频精品全部免费 在线| 91av网一区二区| 久久久久久久午夜电影| 国产精华一区二区三区| 欧美另类亚洲清纯唯美| 国产精品99久久久久久久久| 中文字幕av成人在线电影| 高清日韩中文字幕在线| 两个人视频免费观看高清| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产成人午夜福利电影在线观看| 男的添女的下面高潮视频| 听说在线观看完整版免费高清| 男人狂女人下面高潮的视频| 夫妻性生交免费视频一级片| 哪里可以看免费的av片| 亚洲av不卡在线观看| 九九在线视频观看精品| 国产视频首页在线观看| 国产一级毛片在线| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 18禁在线播放成人免费| 又爽又黄a免费视频| 1000部很黄的大片| 免费人成视频x8x8入口观看| 免费人成在线观看视频色| 只有这里有精品99| 一本久久精品| 国内精品久久久久精免费| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 黄色视频,在线免费观看| 校园春色视频在线观看| 两个人的视频大全免费| 毛片一级片免费看久久久久| 免费av观看视频| 日韩精品有码人妻一区| 好男人在线观看高清免费视频| 国产成人午夜福利电影在线观看| 国产私拍福利视频在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 大香蕉久久网| 国国产精品蜜臀av免费| 狠狠狠狠99中文字幕| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产精品一区二区性色av| 18禁在线播放成人免费| 中文字幕久久专区| 精品国产三级普通话版| 日韩亚洲欧美综合| 成年版毛片免费区| 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲人成网站在线播| 天堂中文最新版在线下载 | 午夜精品一区二区三区免费看| 此物有八面人人有两片| 一本久久精品| 国内精品一区二区在线观看| 97在线视频观看| 成人亚洲精品av一区二区| 寂寞人妻少妇视频99o| 嫩草影院精品99| 内地一区二区视频在线| 22中文网久久字幕| 毛片一级片免费看久久久久| 欧美日韩国产亚洲二区| 欧美精品国产亚洲| 嘟嘟电影网在线观看| 日本黄色视频三级网站网址| 成人午夜高清在线视频| 一级毛片aaaaaa免费看小| 国产真实伦视频高清在线观看| 国产成人影院久久av| 国产精品不卡视频一区二区| 波多野结衣高清作品| 又爽又黄无遮挡网站| 日本-黄色视频高清免费观看| 舔av片在线| 在线播放国产精品三级| 国产精品福利在线免费观看| 国产人妻一区二区三区在| 少妇熟女aⅴ在线视频| 深夜精品福利| 国产精品久久久久久久久免| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 免费观看的影片在线观看| 欧美人与善性xxx| 97超视频在线观看视频| 性欧美人与动物交配| 日本-黄色视频高清免费观看| 一级毛片久久久久久久久女| 免费人成在线观看视频色| 国产不卡一卡二| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 亚洲精华国产精华液的使用体验 | 成人欧美大片| 日韩av不卡免费在线播放| 国产亚洲91精品色在线| 久久久色成人| 在线a可以看的网站| 最近视频中文字幕2019在线8| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 真实男女啪啪啪动态图| 中文字幕久久专区| 久久精品国产亚洲网站| 直男gayav资源| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 一级二级三级毛片免费看| 久久人妻av系列| 亚洲欧美日韩无卡精品| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产精品1区2区在线观看.| 欧美性猛交黑人性爽| 在线播放国产精品三级| 黄片无遮挡物在线观看| 国产精品一区www在线观看| 免费无遮挡裸体视频| a级毛片免费高清观看在线播放| 九九爱精品视频在线观看| 久久欧美精品欧美久久欧美| 麻豆成人午夜福利视频| 国产精品久久久久久久电影| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产综合懂色| 欧美一区二区精品小视频在线| 丰满乱子伦码专区| 青春草国产在线视频 | av国产免费在线观看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 伦理电影大哥的女人| 成人特级av手机在线观看| 老女人水多毛片| 五月伊人婷婷丁香| 婷婷色av中文字幕| 2022亚洲国产成人精品| 人妻少妇偷人精品九色| 国产高清不卡午夜福利| 国产成人a∨麻豆精品| 亚洲欧美成人精品一区二区| 精品久久国产蜜桃| 久久久精品大字幕| 高清日韩中文字幕在线| 直男gayav资源| 国产一区二区三区av在线 | av国产免费在线观看| 欧美xxxx性猛交bbbb| 免费av不卡在线播放| 男女边吃奶边做爰视频| 午夜精品一区二区三区免费看| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 91精品一卡2卡3卡4卡| 波多野结衣高清作品| 日本三级黄在线观看| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 免费大片18禁| 波多野结衣巨乳人妻| 色吧在线观看| 一本精品99久久精品77| 丰满的人妻完整版| 国产久久久一区二区三区| 亚洲欧美日韩无卡精品| 欧美3d第一页| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产片特级美女逼逼视频| 在线观看66精品国产| 最近中文字幕高清免费大全6| 午夜免费男女啪啪视频观看| 亚洲精品日韩av片在线观看| 日韩一区二区三区影片| 精品熟女少妇av免费看| 国产一区二区激情短视频| 成人三级黄色视频| av免费在线看不卡| 性色avwww在线观看| 一个人看视频在线观看www免费| 一级毛片电影观看 | av黄色大香蕉| 日韩制服骚丝袜av| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 一区福利在线观看| 国产91av在线免费观看| 一区福利在线观看| 国产久久久一区二区三区| 哪个播放器可以免费观看大片| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 一区二区三区高清视频在线| 久久久久网色| 国内精品美女久久久久久| 国产精品嫩草影院av在线观看| 伊人久久精品亚洲午夜| 日本av手机在线免费观看| 18+在线观看网站| 久久人人爽人人爽人人片va| 成人综合一区亚洲| 久久人人爽人人爽人人片va| 99热精品在线国产| 国产男人的电影天堂91| 高清毛片免费看| 国产精品无大码| 精品无人区乱码1区二区| 国产爱豆传媒在线观看| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 大型黄色视频在线免费观看| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产成年人精品一区二区| 日本欧美国产在线视频| 国内精品宾馆在线| 午夜免费男女啪啪视频观看| 97超视频在线观看视频| 精品日产1卡2卡| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 高清毛片免费看| 亚洲一区二区三区色噜噜| 亚洲av一区综合| 啦啦啦韩国在线观看视频| www.色视频.com| 91精品国产九色| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 一级二级三级毛片免费看| 成人综合一区亚洲| 少妇人妻一区二区三区视频| 午夜精品在线福利| 看免费成人av毛片| 国产黄a三级三级三级人| 欧美成人精品欧美一级黄| 大型黄色视频在线免费观看| 一本一本综合久久| 小说图片视频综合网站| 国产精品精品国产色婷婷| 免费黄网站久久成人精品| 两个人的视频大全免费| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 久久久欧美国产精品| 爱豆传媒免费全集在线观看| 极品教师在线视频| 日韩av不卡免费在线播放| 一本一本综合久久| 大香蕉久久网| 亚洲最大成人av| 国产高清三级在线| 黄片wwwwww| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 久久99蜜桃精品久久| 国产成人影院久久av| 少妇熟女aⅴ在线视频| 少妇的逼好多水| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 欧美xxxx性猛交bbbb| 岛国毛片在线播放| 色综合亚洲欧美另类图片| 国产精品三级大全| 亚洲天堂国产精品一区在线| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 禁无遮挡网站| 尾随美女入室| 免费av毛片视频| 久久人人爽人人片av| .国产精品久久| 亚洲av一区综合| 18+在线观看网站| 麻豆国产97在线/欧美| 干丝袜人妻中文字幕| 成人毛片60女人毛片免费| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 欧美日韩国产亚洲二区| 精品久久国产蜜桃| 黄色欧美视频在线观看| 黄片wwwwww| 亚洲人与动物交配视频| 欧美区成人在线视频| 观看美女的网站| 亚洲人成网站在线观看播放| 久久久成人免费电影| 国产v大片淫在线免费观看| 国产爱豆传媒在线观看| 一本一本综合久久| 美女脱内裤让男人舔精品视频 | 国产亚洲欧美98| 久久久久久九九精品二区国产| 欧美成人一区二区免费高清观看| 久久亚洲国产成人精品v| 少妇的逼好多水| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 国产精品久久久久久久久免| 身体一侧抽搐| av卡一久久| 赤兔流量卡办理| 久久久成人免费电影| 成熟少妇高潮喷水视频| 少妇人妻一区二区三区视频| 能在线免费观看的黄片| 国产精品久久久久久久电影| 成人午夜高清在线视频| 国产伦一二天堂av在线观看| 丰满乱子伦码专区| 观看免费一级毛片| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 桃色一区二区三区在线观看| 国产精品综合久久久久久久免费| 久久久久九九精品影院| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲av免费在线观看| 别揉我奶头 嗯啊视频| 色哟哟哟哟哟哟| 亚洲av熟女| av在线亚洲专区| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 级片在线观看| 99在线人妻在线中文字幕| 中文字幕av在线有码专区| 综合色丁香网| 欧美最新免费一区二区三区| 麻豆国产av国片精品| 欧美又色又爽又黄视频| 中出人妻视频一区二区| 色综合亚洲欧美另类图片| 国产色婷婷99| 久久久精品欧美日韩精品| 国产成人freesex在线| 精品久久久久久久末码| 我的老师免费观看完整版| 51国产日韩欧美| 亚洲欧美精品专区久久| 国产精品伦人一区二区| 久久人人精品亚洲av| 免费在线观看成人毛片| 小说图片视频综合网站| 欧美+亚洲+日韩+国产| 欧美色视频一区免费| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 久久久久久久久久黄片| 高清在线视频一区二区三区 | 少妇熟女aⅴ在线视频| 一夜夜www| 伦理电影大哥的女人| 91久久精品国产一区二区三区| 一本精品99久久精品77| 亚洲精品成人久久久久久| 青春草国产在线视频 | 日韩精品青青久久久久久| 日本一二三区视频观看| 网址你懂的国产日韩在线| 国产精品精品国产色婷婷| 免费一级毛片在线播放高清视频| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产精品久久久久久久久免| 欧美+亚洲+日韩+国产| 精品一区二区三区视频在线| .国产精品久久| 69av精品久久久久久| 特级一级黄色大片| 色综合站精品国产| 国产精品野战在线观看| 久久精品影院6| 黄色欧美视频在线观看| 久久人人爽人人爽人人片va| 黄色欧美视频在线观看| 国产成人精品婷婷| 十八禁国产超污无遮挡网站| 亚洲综合色惰| 国产av一区在线观看免费| www日本黄色视频网| 99热这里只有是精品在线观看| 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲七黄色美女视频| 99在线视频只有这里精品首页| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 中国美女看黄片| 黄色配什么色好看| а√天堂www在线а√下载| 国内精品一区二区在线观看| 成人午夜高清在线视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 嫩草影院新地址| 欧美人与善性xxx| 免费大片18禁| 久久午夜亚洲精品久久| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲欧洲日产国产| 国产成人精品一,二区 | 热99re8久久精品国产| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 三级毛片av免费| 大型黄色视频在线免费观看| 国产精品一区www在线观看| 欧美精品一区二区大全| 欧美色视频一区免费| 亚洲一区二区三区色噜噜| 亚洲国产精品成人久久小说 | 国产淫片久久久久久久久| 悠悠久久av| 一进一出抽搐动态| 国产爱豆传媒在线观看| 在线免费十八禁| 日本免费一区二区三区高清不卡| 午夜爱爱视频在线播放| 我的老师免费观看完整版| 亚洲国产色片| 午夜福利高清视频| 最近2019中文字幕mv第一页| 日韩精品青青久久久久久| 亚洲人与动物交配视频| 亚洲av中文av极速乱| 热99re8久久精品国产| 午夜福利在线在线| 韩国av在线不卡| 最好的美女福利视频网| 欧美3d第一页| 深夜a级毛片| 午夜精品国产一区二区电影 | 最新中文字幕久久久久| 日本在线视频免费播放| 国产精品一及| 老女人水多毛片| 久久人人爽人人爽人人片va| 成人综合一区亚洲| 亚洲欧洲日产国产| 午夜视频国产福利| 欧美性猛交黑人性爽| 久久久久免费精品人妻一区二区| 黄色视频,在线免费观看| 日韩国内少妇激情av| 免费搜索国产男女视频| 黄色日韩在线| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 在线观看66精品国产| 一区二区三区免费毛片| 欧美三级亚洲精品| 一进一出抽搐动态| 村上凉子中文字幕在线| 男人狂女人下面高潮的视频| 午夜a级毛片| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲自偷自拍三级| 欧美变态另类bdsm刘玥| 一级二级三级毛片免费看| 久久久久国产网址| 男女视频在线观看网站免费| 在线天堂最新版资源| 简卡轻食公司| 亚洲真实伦在线观看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 久久亚洲精品不卡| 精品人妻一区二区三区麻豆| 波多野结衣高清作品| 国产精品野战在线观看| 深爱激情五月婷婷| 黄色一级大片看看| 97热精品久久久久久| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲国产精品成人久久小说 | a级毛色黄片| 少妇被粗大猛烈的视频| 乱码一卡2卡4卡精品| 一边亲一边摸免费视频| 在线播放无遮挡| 国产黄片视频在线免费观看| 久久久久久久久久久免费av| 男插女下体视频免费在线播放| 一区二区三区高清视频在线| 久久精品国产亚洲网站| 黄片wwwwww| 国产 一区 欧美 日韩| 丰满乱子伦码专区| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 国产麻豆成人av免费视频| 亚洲国产精品sss在线观看| 国产av一区在线观看免费| 亚洲精品粉嫩美女一区| 亚洲,欧美,日韩| 亚洲五月天丁香| 国产精品一区二区性色av| 美女高潮的动态| 国产伦精品一区二区三区视频9| 欧美一级a爱片免费观看看| 一级二级三级毛片免费看| 国产毛片a区久久久久| 春色校园在线视频观看| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 国产精品伦人一区二区| 丰满的人妻完整版| 99热精品在线国产| 18禁在线播放成人免费| 亚洲av二区三区四区| 人妻少妇偷人精品九色| 哪个播放器可以免费观看大片|