微博用户转发行为及情感预测研究

《微博用户转发行为及情感预测研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文微博用户转发行为及情感预测研究RESEARCHONPREDICTIONOFRETWEETINGBEHAVIORSANDSENTIMENTONMICROBLOG马莹莹哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：TP391.2学校代码：10213国际图书分类号：681.37密级：公开工程硕士学位论文微博用户转发行为及情感预测研究硕士研究生：马莹莹导师：李生教授申请学位：工程硕士学科：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.2U.D.C:681.

2、37DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONPREDICTIONOFRETWEETINGBEHAVIORSANDSENTIMENTONMICROBLOGCandidate：MaYingyingSupervisor：Prof.LiShengAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ComputerScienceandTechnologyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechno

3、logyDateofDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要在社会计算的研究中，用户行为分析主要是针对被观察对象的历史行为并预测其未来行为，这项研究在社会计算应用中发挥了关键作用。微博中的转发行为是用户行为中一种出现频度很高的行为，也是微博平台上信息传播的最主要方式，因此研究微博用户的转发行为对理解重要信息的传播方式、热点事件的发现、个性化的信息推荐等都有着重要意义。本文以微博用户的转发行为作为研究对象，模拟用户转发微博时的阅读习惯，从微

4、博、用户和用户与微博的关系三个角度分析了影响转发行为的因素，利用这些影响因素作为特征，建立分类模型，预测用户对哪些信息进行转发。我们进行特征组合实验验证各类影响因素对转发行为预测的作用，其中，用户历史发布的微博体现了用户的兴趣，对转发行为预测起到了关键的作用，本文利用用户历史与微博的关系提出了两种预测方法：基于词向量笛卡尔积的方法和基于主题模型的相似度计算方法。实验结果表明两种方法对于转发请问预测均起到一定效果。其中，笛卡尔积方法预测转发行为的F1值最高为71.33%。我们还尝试了在基于主题模型的特征表示法中融入情感特征，实验结果表明，该方法对转发行为

5、预测也可以起到一定的作用，预测结果F1值为69.97%。本文进一步提出了转发情感预测的问题，并提出了一个初步的解决方法。我们对转发微博的情感极性进行自动标注，并利用用户转发情感和微博评论情感相对稳定的特点，预测用户在转发微博后，附加的评论内容的情感极性。实验结果表明，该方法对转发信息的情感预测取得了较好的效果，预测正确率为64.11%。关键词：用户行为分析；转发行为预测；主题模型；微博情感预测；-I-AbstractAbstractInthestudyofsocialcomputing,userbehavioranalysisismainlyaimed

6、atthehistorybehavioroftheobservedobjectandpredicthisfuturebehavior,thisstudyplayakeyroleinthesocialcomputingapplications.Retweetingbehaviorofmicroblogisakindofhighfrequencybehaviorofuserbehavior,andthemostimportantmethodofinformationdisseminationonmicrobloggingplatform.Theresear

7、chonusers’retweetingbehaviorpredictionismeaningfultounderstandinformationdissemination,hoteventdetectionandpersonalizedinformationrecommendation.Inthispaper,wefucusonusers’retweetingbehaviorprediction.Wesimulatedusersreadinghabitswhenretweetingonmicroblogging,analysisthefactorsw

8、hichinfluencetheretweetingbehavierfromtweet,use