發(fā)布時間：2019-04-08 08:40

【摘要】：微博情感分析是社交媒體挖掘中的重要任務(wù)之一,在個性化推薦、輿情分析等方面具有重要的理論和應(yīng)用價值.挖掘性能良好且可同步進行文檔主題分析與情感分析的主題情感模型,近年來在以微博為代表的社交媒體情感分析中備受關(guān)注.然而,絕大多數(shù)現(xiàn)有主題情感模型都只簡單地假設(shè)不同微博的情感極性是互相獨立的,這與微博生態(tài)的現(xiàn)實狀況不相一致,從而導致這些模型無法對用戶的真實情感進行有效建模.基于此,綜合考慮了微博用戶相互關(guān)聯(lián)的事實,提出了基于LDA和微博用戶關(guān)系的主題情感模型SRTSM(social relation topic sentiment model).該模型在LDA中加入情感層與微博用戶關(guān)系參數(shù),利用微博用戶關(guān)系與微博主題學習微博的情感極性.針對新浪微博真實數(shù)據(jù)集上的大量實驗結(jié)果表明:與代表性算法JST,Sentiment-LDA及DPLDA相比較,SRTSM模型能夠?qū)τ脩粽鎸嵡楦信c討論主題進行更加有效的分析建模.
[Abstract]:Weibo emotional analysis is one of the important tasks in social media mining. It has important theoretical and applied value in personalized recommendation and public opinion analysis. The thematic affective model, which has good performance and can be used synchronously for document thematic analysis and affective analysis, has attracted much attention in recent years in social media affective analysis represented by Weibo. However, most of the existing thematic affective models simply assume that the emotional polarity of different Weibo is independent of each other, which is not consistent with the reality of Weibo ecology. As a result, these models can not effectively model the real feelings of users. Based on the fact that Weibo users are related to each other, a thematic affective model based on the user relationship between SRTSM (social relation topic sentiment model). And SRTSM (social relation topic sentiment model). Is proposed. In this model, emotional layer and Weibo user relationship parameters are added to the model, and Weibo user relationship and Weibo theme are used to learn the emotional polarity of Weibo. A large number of experimental results on the real data set of Sina Weibo show that compared with the representative algorithms JST,Sentiment-LDA and DPLDA, the SRTSM model can be used to analyze and model the real feelings of users and the topic of discussion more effectively.
【作者單位】： 東北大學計算機科學與工程學院;福建師范大學軟件學院;福建省公共服務(wù)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用工程技術(shù)研究中心;醫(yī)學影像計算教育部重點實驗室(東北大學);廣西財經(jīng)學院信息與統(tǒng)計學院;廣西師范學院計算機與信息工程學院;Grasslands
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973)(2012CB316201) 國家自然科學基金(61433008,61363009,61363037) 福建省教育廳K類科技項目(JK2016007)~~
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2454442