中文微博情感的分析与其在链接预测中的应用研究

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1、万方数据摘要摘要随着移动互联网的迅猛发展，微博作为一种新型的社交媒体和信息交流平台，由于其写作简短、发布便捷、交互实时等特点深受大众欢迎。越来越多的网民通过微博分享自己的日常生活、心情感悟以及表达个人情感，并且利用关注和其他交互功能建立自己的朋友圈。充分利用微博平台，深入分析和挖掘用户的情感信息和社会关系，对于舆情监控、市场营销、政府决策以及个性化推荐等具有重要意义。目前，针对中文微博情感分类的研究大部分只是判别微博文本是否具有情感或者识别微博情感的褒贬性，而面对微博文本的多样性时，其往往具有很多的局限性。比如：一条微博可能同时阐述多件事情并且表达多种情感，如何有效的识别出微博文本中的细粒

2、度情感并且给出情感标签之间的排序关系，给微博情感分类带来了新的机遇和挑战。另外，已有研究发现存在链接的微博用户针对同一事件所表达的情感很可能相似。那么，当两个用户表达了相同的情感时，他们是否更有可能建立链接呢？针对上述关于微博情感分析和链接预测的问题，本文的主要工作如下：(1)对微博情感分析和微博用户链接预测的研究现状进行了比较全面的阐述，并且着重分析了这两大研究问题当前所面对的难点。(2)针对中文微博文本的情感多样性，展开细粒度的情感分类研究，并提出了一种简单的多标签排序方法。该方法采用两步学习和两步分类的策略，在NLP&CC2014提供的关于中文微博情感分类的评测数据集上进行了实验。实

3、验结果表明：该方法有效提高了情感分类的准确率，并且在时间上得到了明显提升。(3)利用情感提取模型对中文微博文本进行情感计算，分析了每个话题的情感值分布，提出了两种情感相似度的度量方法，设计了一种结合社交网络结构信息和节点情感属性的链接预测方法。利用腾讯微博开放平台提供的API设计爬虫获取了10个有关巴西世界杯的数据集，对该方法进行了实验验证。实验结果表明：微博用户情感的表达可能会影响他们之间链接的建立，通过加入情感因素，链接预测的准确率得到了一定的提升。关键词：中文微博；情感分析；链接预测；标签排序；情感分布。I万方数据AbstractAbstractWiththerapiddevelop

4、mentofmobileinternet,microblogbecomesmoreandmorepopularamongpeopleasanewtypeofsocialmediaandinformationexchangeplatformduetoitsnatureofshorttextandeasypublishingandreal-timeinteraction.Moreandmorepeoplearewillingtosharetheirdailylifewithothersandexpresstheiropinionsandfeelingsonmicroblog.Inadditio

5、n,peoplecansetuptheirowncircleoffriendsthroughfollowingothersorinteractingwithothers.Therefore,in-depthanalyzingandminingusers’emotionalinformationandsocialrelationshiphasanimportantsignificanceforpublicopinionmonitoring,marketingmanagement,governmentdecision-makingandpersonalizedrecommendationetc

6、.Currently,theexistingemotionalclassificationmethodinmicroblogonlyjudgewhethermicroblogtexthasemotionsorgivethepositive/negativeemotionofmicroblogtext.However,facingthediversityofmicroblogtext,theexistingmethodsmayhavealotoflimitations.Forexample,amicroblogmayrefertoseveralthingsandexpressmorethan

7、onekindofemotionsatthesametime.Howcanweeffectivelyclassifythefine-grainedemotionandgivethedegreeofcorrelationbetweeneachkindofemotionandmicroblogtext?Itisanewopportunityandchallengeforourresearch.Inaddition,somes