基于信任的微博情感传递分析研究

发布时间：2019-04-09 19:48

【摘要】：微博作为一个新的交流互动网络社交平台,正在受到越来越多人的青睐。可以说,微博已经成为人们交流生活、休闲、文化、娱乐信息的主要社交平台,在人们的信息沟通、情感交流方面会发挥更大的影响。另一方面,微博也正因为其用户量、内容量的丰富,正成为汇集人们舆论、情感的重要平台。情感分析是舆情分析的重要内容：微博为人们提供了高度自由展示观点的平台,而且凭借其特有的裂变式信息传播模式,已经成为网络舆情表达和汇集的重要平台,进而折射社会大众心态。海量的微博文本、用户行为等信息中蕴含了丰富的人的观点的表达、情感的述求等内容。与此同时,微博用户之间的密切交互,正形成人们信息传递、情感交互的重要纽带。这其中的关键纽带作用即为人与人之间的“信任”。信任代表着人与人之间的关系亲密程度及观点一致性,这些又是展示人的情感不可或缺的条件。因此,如何计算微博中的个体之间的信任及情感并分析研究情感的传递方式成为了情感分析这一领域所面临的焦点问题。本文的情感分析是建立在信任研究的基础之上的,信任的研究由来已久,在社交网络领域比较热门,以前人们是通过研究p2p网络或电子商务网络中的信任、安全等行为来达到指导和约束人们网络行为的目的,所以在信任机制、安全评估等方面前人积累了大量的宝贵经验。但是,关于微博网络中的信任评估与情感传递方面并没有人给出一个全面的、系统的研究成果。本文借鉴了以往信任机制、信任管理、信誉管理的研究方法,在信任度的计算方式上,从微博中的信任方式入手,借鉴了PageRank算法在计算网络节点重要度的作用,充分考虑节点自身属性对信任度的影响。基于信任度,建立了独创的微博情感传递模型,用来分析研究微博中主题对用户的情感传递,本文的主要贡献有： 1)针对微博网络中人的情感参与的特性,改变以往信任度的取值区间[0,1]为[-1,1],考虑用户在微博中的特定交互方式对信任度的影响,提出直接信任度、间接信任度、综合信任度、最终信任度等概念。 2)提出全新的微博用户信任度稳定值的概念和算法,将微博网络经过web网络的类比,使用PageRank算法计算微博用户影响力。本文结合用户信任度稳定值和用户影响力创新地提出了用户在信任路径中的权威度的概念。本文首先通过综合信任度来连接起整个微博网络,再计算出每个用户在网络中的权威度作为自身对路径的权重,最后汇总两个用户间的路径的信任度得出他们的最终信任度。 3)本文在最终信任度的基础上引出用户信任社区这一主题,并结合信任的主题性,设计了基于信任度向量的信任社区划分算法。阐述了信任与信誉的区别和联系,给出了微博中用户信誉的计算方法。 4)分析了微博中信任链的儿种不同形式,根据不同的信任链并结合用户之间的信任度给出了情感传递计算的具体方法。在这个过程中充分考虑了信任社区及信誉对情感传递的影响。并提出了直接主题情感传递度和间接主题情感传递度的概念。
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【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.092

【参考文献】