社交网络用户的情感预测方法研究

发布时间：2018-03-15 06:30

  本文选题：社交网络　切入点：个人兴趣特点　出处：《小型微型计算机系统》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【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.
[Abstract]:In social network, the subjective emotion of user node is an important factor to influence the spread of information in the network. This paper studies the characteristics of users' interests in social networks and the social influence of their neighbors. In this paper, users' own interest points and social influence are defined respectively. The final prediction function is proposed. Based on the defined prediction function and using the trained classification model, the final emotional state of the user can be predicted. The F-1 value of the classification model can reach 68.94. The model is compared with the classical emotional prediction model in social network, and the computational complexity and prediction accuracy of the model are obviously optimized.
【作者单位】： 中南大学软件学院;"移动医疗"教育部-中国移动联合实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61073186,61379057,61073186,61309001,61379110)资助;国家自然科学基金面上项目(61572526)资助 湖南省自然科学基金项目(13JJ3007)资助
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1614865