文档名：面向新浪微博的情感社区检测算法
社交网络的蓬勃发展彻底改变了人们的社交行为,也促进了交叉学科的研究.在社交网络中挖掘情感社区,可应用于公共健康、舆情监测等领域.本文作为首个面向中文社交网络进行情感社区检测的研究,以新浪微博为平台建立一种情感社群检测框架,首先融合微博情感表情特征和情感词典,提出基于朴素贝叶斯算法的分类模型SL-SE-NB(NaiveBayesBasedSemi-lexiconandSemi-emoji)以实现对文本的情感极性预测;提出一种基于LDA话题模型的UTK(User-Topic-Keywords)模型抽取用户话题;基于LPA算法并加入话题概念,提出情感社区发现SMB-LPA(LabelPropagationAlgorithmBasedSeedsandMin-EdgeBetweenness)算法.最后通过实验验证了所提出算法的有效性和高效性.
作者：韩东红张宏亮朱帅伟王国仁
作者单位：东北大学计算机科与工程院沈阳110819
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：R74G44
关键词：社交网络 情感社区发现 话题模型 分类模型
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
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