[01782234]面向大规模社交网络的细粒度情绪分析预测系统的研究与实现
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技术详细介绍
本研究基于大规模社交网络结构属性、用户行为模式以及情绪演化态势的科学视角,通过分析用户对大规模社交网络的使用情况,刻画个体和群体的互动行为规律,挖掘并提炼出当前主流社交网络的群体情绪演化模式,进而构建社交网络中情绪传播模型,开发能够应用于真实场景的情绪态势监测与预测系统。 1) 因为社交网络用户情绪与用户的空间距离和时间跨度有关,所以需要从大规模网络数据中提取时空特征,进而预测情绪传播趋势; 2) 社交网络为用户提供了多种交互机制,使信息和情绪的传播更加便捷,同时也对情绪传播产生了多维度的影响,因此有必要研究不同用户交互行为对情绪传播的影响。 3) 利用多层网络分析社交网络的结构和动力学特性,可以突破传统单层网络分析的局限性。多层网络的出现实质是为了突破传统单层网络中连边同质性的限制,各层有不同的拓扑结构并且每层的节点之间不一定有对应关系。