【摘 要】
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用户群中的关系影响用户的情绪,是广泛存在于社交网络情绪传播中的现象,研究用户群的情感倾向有利于从影响情绪传播、情绪感染的几个节点切入,可以帮助调控网络空间的健康发展,也可以帮助减少负面情绪的大规模聚集,减少社会突发性事件的发生。因此,本文从以下几个方面展开研究:第一,针对现有的文本情感倾向性分析中存在着用户群关系逻辑的整体缺位以及被忽略的情况,本文通过提出用户群的社交可供性概念,即可连接性——用户
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用户群中的关系影响用户的情绪,是广泛存在于社交网络情绪传播中的现象,研究用户群的情感倾向有利于从影响情绪传播、情绪感染的几个节点切入,可以帮助调控网络空间的健康发展,也可以帮助减少负面情绪的大规模聚集,减少社会突发性事件的发生。因此,本文从以下几个方面展开研究:第一,针对现有的文本情感倾向性分析中存在着用户群关系逻辑的整体缺位以及被忽略的情况,本文通过提出用户群的社交可供性概念,即可连接性——用户群的结构紧密度、可传情性——用户群中用户的影响力、可致意性——用户群中用户的互动频率,进行用户群的情感倾向研究。首先,本文提出用户群社交可供性的衡量指标,分别与用户群中用户的情感相似度进行相关性分析。分析得出,用户群的社交可供性与用户的情感相似度呈现正相关性,且可传情性与可致意性比可连接性对用户情感相似的正向影响作用更强。然后,在进行用户群体的情感倾向性分析时,本文考虑到用户情绪的相互影响,把用户群社交可供性的三个属性特征放到卷积神经网络中,取得了在Yelp数据集上的良好效果,F1值比逻辑回归方法高0.89%,高于支持向量机方法1.72%,高于未添加用户群社交可供性属性的卷积神经网络方法 0.62%。本文还选取Yelp网站中某一商家,对该商家的评论文本进行细粒度的情感倾向性分析,得出用户对食物口味、服务、环境和价格四个方面的情感强度,可以指导商家对自己的商品有针对性地进行改进;选取Yelp网站十六个商家,对其情感分歧度与情感评分均值进行对比分析,可以帮助用户从另一个角度衡量商家品质和选择合适的商家。第二,用户群的社交可供性是影响处于同一个群体中的用户,情绪相互感染达到一定相似程度的主观因素,而随着大数据和人工智能技术的飞速发展,针对不同群体的个性化推荐系统是影响用户情绪感染的客观因素。因此,本文对已有的推荐算法进行改进,提出基于社交可供性的图卷积网络推荐算法,使用图卷积网络对用户—商品的交互特征（购买和评分）、用户社交关系特征（朋友关系和用户群的社交可供性）、商品—商品的关联度特征进行表示,由于图的强大表征能力和用户丰富的社交关系信息,本文提出的推荐算法在MAE和RMSE指标上取得了比四个对比实验PMF、SoRec、GC-MC、GCNCF都好的效果,比PMF方法平均误差小约0.18,比均方根误差小约0.17。本文提出的用户群社交可供性概念可以帮助从用户群内在的节点出发,研究用户群情绪传播达到情绪感染的机制;同时,社交可供性刻画的丰富用户群社交特征可以帮助进行推荐系统的改进。
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