基于主体关系情感的社交网络事件热度的预测.pdf

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1、EquationChapter(Next)Section1EquationChapter(Next)Section1硕士学位论文基于主体关系情感的社交网络事件热度的预测PREDICTIONFORPOPULARITYOFEVENTSINSOCIALNETWORKBASEDONSUBJECTRELATIONSHIPEMOTION武兴隆哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP181学校代码：10213国际图书分类号：004.8密级：公开工程硕士学位论文基于主体关系情感的社交网络事件热度的预测硕士研究生：武兴隆导师：张伟哲教授申请学位：工程硕士学科：计算机技术所在单位：计算机

2、科学与技术学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP181U.D.C:004.8DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringPredictionforPopularityofEventsinSocialNetworkbasedonSubjectRelationshipEmotionCandidate：WuXinglongSupervisor：Prof.ZhangWeizheAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：Co

3、mputerTechnologyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着互联网在我们日常生活中占据越来越重要的地位，网络舆情对人们日常生活起到了越来越重要的作用，因此对于网络舆情的预测也越来越重要。本文通过对社交网络中事件热度进行预测，可以获取社交网络事件的传播深度和广度，这无论从商业角度还是研究角度，都是具有很大的意义的。针

4、对社交网络中事件热度难以预测的特点，本文从社交网络事件的文本内容角度出发，通过分析文本内主体之间的关系情感特征，构造关于社交网络中事件热度预测的时序模型，最终实现获取热点话题下文本的转发、点赞或者评论量等文本的热度值，达到对社交网络中事件热度预测的目的。本文对社交网络中的文本进行爬虫得到实验数据。针对Facebook和Twitter这两个社交网络平台进行爬虫，通过划定时间间隔，将文本发布的3小时、6小时、12小时、24小时、1天、3天、7天这几个时间间隔作为对社交网络事件热度预测的特定考察时间间隔，在文本发布后的这些时间间隔后对文本热度值进行获取和预测。本文结合使用Wikid

5、ata数据集以及CRF模型对文本中的实体进行识别，其中文本涉及的人名实体和组织实体是进一步需要研究的对象。本文结合使用Wikidata数据集以及LSTM模型对文本中的主体之间的实体关系进行抽取。通过对主体间关系类型进行情感映射，可以得到文本中主体间的情感关系矩阵。在此基础上，分析情感关系矩阵，可以得到文本的关系情感特征向量。特征包括人物数量、具有关系情感人物比例、关系情感种类、关系情感数量、关系情感交叉程度、关系情感可预测性、关系情感集中程度、关系情感多样化程度、主体影响力、历史点赞、历史评论、历史转发等。使用梯度提升决策树GBDT作为预测模型，根据之前的特征抽取步骤，将爬虫

6、得到的原始语料素材抽取出若干特征值，并将其作为预测模型的输入，将对应某时刻该文本对应的热度值作为输出，对预测模型进行训练和优化，从而达到对文本热度进行预测的目的。在实验过程中，本文通过GBDT模型对数据进行训练，得到了一个对社交网络事件热度进行预测的回归模型。通过该模型，对社交网络事件热度进行预测。预测结果显示，模型的准确率达到了95%，能够很好地完成预测任务。关键词：社交网络；关系情感；条件随机场；预测；GBDTI哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractAstheInternetandnetworkpublicopiniononitbecomesmuchmoreimp

7、ortantinourdailylife,predictionfornetworkpublicopinionisalsobecomingimportant.Thispapermeasuresdepthandwidthofeventpropagationinsocialnetworkbypredictingsocialnetworkingeventpopularity.Thisisofgreatsignificancenomatterfromabusinessperspectiveorfromaresea