意见领袖发现及典型观点抽取技术地研究与实现

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1、万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheoryStudyandImplementationonOpinionLeaderDiscoveryandTypicalOpinionExtractionbySongKaisongSupervisor：ProfessorWangDalingNortheasternUniversityJune2012万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同

2、工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=芷思。学位论文作者签名：贸耘』与日期：DoID．多．oJ学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者半年交流的时间为作者获得学位后：一年半口两年口学位论文作者签名：、京‰土为签字日期：c)口，。。f。。J导师签名：少。}≥签字日期：矽／≯．莎。卅万方数据东北大学硕士学位论文摘要意见领袖发现及典

3、型观点抽取技术的研究与实现摘要随着Intemet技术的迅速发展，众多的在线交流平台应运而生。论坛已经成为一种主要的信息交流平台，越来越多的网民通过论坛来发表观点和看法。在信息传播过程中，意见领袖被视为最具影响力的观点或其作者，其中正向意见领袖群代表一组用户，其观点可以引起回复者的共鸣，并且促使回复者表达相同的情感倾向。另外，针对一个事件，代表各种情感倾向的典型观点对于网络舆情分析具有重要的作用。基于此，本文研究Web论坛中意见领袖发现及典型观点抽取技术。首先，针对当前观点网络建模研究中主要考虑显式链接、而很少考虑隐式链接的问题，本文提出显式链接和隐式链接的发现方式，

4、并且对发现的链接继续分为正向链接和负向链接，基于这些链接构建观点网络和用户网络模型，为进一步的意见领些发现和典型观点抽取打下基础。其次，基于上述观点网络建模方法，针对Web评论信息构建评论网络和用户网络，并提出DynamicOpinionRank算法用以发现中文新闻评论中的意见领袖。进而通过聚类用户节点、计算用户的权威值、对评论和用户排序等手段，发现评论网络中最具有影响力的评论和用户网络中最具有影响力的用户。第三，在意见领袖动态检测的基础上，考虑多主题中正向意见领袖群的重要作用，进一步构建多主题用户网络，进而通过评论遍历过程中的用户权威值计算，将Top．k用户作为正

5、向意见领袖群。第四，考虑典型观点在网络舆情分析中的作用，首先采用情感聚类技术划分评论集合成为观点社区，在各社区中构建情感短语树，依据本文提出的最长有序情感短语抽取算法发现观点社区的典型观点。上述各部分的实验表明，本文提出的方法能有效地发现Web上各种论坛内的意见领袖、正向意见领袖群以及各观点社区的典型观点。关键词：网络建模；意见领袖；正向意见领袖群；观点社区；典型观点抽取．II．万方数据东北大学硕士学位论丈．垒!丝——————————————————————————————————————————————————————————————————————一。Study

6、andImplementationonOpinionLeaderDiscoveryandTypicalOpinionExtractionAbstractWiththedevelopmentofinformationtechnology，lotsof011llnecommnunicationplatformshaveemerged．Forumhasalreadybeenamaincommunicationway，andallincreasingnllIllberofnetizensexpressopinionsbyit．Duringthedisseminationof

7、information,oDinion1eader，asanauthororcomment，playsanimportantrole．Positiveoplmonleadergrouprepresentsagroupofnetizens，whoseopinionsresonatewellwithfollowers，andmakethemexpresssimilarsentiment．Moreover，foreachevent，typicalopmlonownsrichemotionsandplaysakeyroleinanalyzingpublicopinion