社交网络用户的情感预测方法研究

• 作者: 旷文鑫 肖龙华 赵明 陈志刚 黄瑞
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 个人兴趣特点 社会影响力 情感预测
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 2211-2215
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 7555字
• 语种: 中文

摘要

在社交网络中,用户节点的主观情感是影响信息在网络中传播扩散的重要因素.传统的用户情感预测模型的复杂度较高,影响了社交网络中情感预测的效率.本文通过对社交网络中用户节点的自身兴趣特点及其所受邻居节点的社会影响力进行研究.本文分别定义用户自身兴趣点和社会影响力,提出最终的预测函数.基于定义的预测函数,使用训练出的分类模型,预测用户的最终情感状态.分类模型的F-1值可以达到68.94%.通过实验,将该模型与社交网络中经典的情感预测模型进行对比,在模型计算复杂度和预测精度上取得了较为明显的优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵明	中南大学软件学院	61	332	9.0	15.0
2	旷文鑫	中南大学软件学院	1	0	0.0	0.0
3	肖龙华	中南大学软件学院	1	0	0.0	0.0