意見領(lǐng)袖識別中的文本傾向性研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)對社會(huì)生活的影響越來越大，人們逐漸習(xí)慣于利用新興媒體，如微博客、QQ、MSN、聊天室和論壇等平臺(tái)交流心得體會(huì)、參與公眾話題討論。意見領(lǐng)袖作為社會(huì)輿論中的一種關(guān)鍵力量，在輿論形成的過程中具有非常重要的作用。局部意見在意見領(lǐng)袖的引導(dǎo)下演化為輿論，影響力直接滲透到現(xiàn)實(shí)社會(huì)。
　　 目前國內(nèi)外學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的識別方法進(jìn)行了廣泛的研究。而目前研究方法存在以下不足:一方面，有的方法并沒有考慮回復(fù)帖子傾向性，用戶統(tǒng)計(jì)信息等因素對

2、意見領(lǐng)袖識別的影響;另一方面，即使考慮了這些因素，但并沒有給出具體的研究計(jì)算方法。本文利用現(xiàn)有方法的優(yōu)點(diǎn)，并根據(jù)具體的情況，給出了一種意見領(lǐng)袖識別中的文本傾向性判定方法，進(jìn)而建立考慮回復(fù)帖子傾向性和用戶統(tǒng)計(jì)信息的意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)模型，本文的主要工作有:
　　 1.根據(jù)意見領(lǐng)袖識別中文本傾向性分析與常規(guī)的文本傾向性分析的差異，給出了意見領(lǐng)袖識別中文本傾向性判定訓(xùn)練集構(gòu)造方法，敘述了帖子傾向性判定的具體方法。
　　 2.在影響力

3、擴(kuò)散概率模型(IDPM)的基礎(chǔ)上，敘述了考慮帖子傾向性的意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)模型，并闡明了考慮帖子傾向性有效系數(shù)的具體算法和意見領(lǐng)袖得分的具體算法。
　　 3.針對評論性語料重復(fù)度高和傾向性較強(qiáng)等特點(diǎn)，給出了文檔頻率和傾向性加權(quán)結(jié)合的特征選擇公式，加強(qiáng)了所選特征項(xiàng)的表述能力。
　　 4.引入了用戶統(tǒng)計(jì)信息，如回復(fù)帖數(shù)，用戶支持度等對意見領(lǐng)袖識別的影響，闡明了考慮用戶統(tǒng)計(jì)信息有效因子的具體算法。綜合考慮傾向性和用戶統(tǒng)計(jì)信息對意見領(lǐng)