9_新浪微博用户的影响力评估和情绪分析_柴川森组

新浪微博用户的影响力评估和情绪分析柴川森彭小详仝青动机研究微博中的情绪传播的规律猜测：某一个局部的社交圈中，用户的影响力对圈子中情绪的传播起到一定的作用研究思路影响力排名算法（局部）用户情绪分析定期测量研究关系影响力排名算法•思想：PageRank•改进：网络内部链接质量节点本身影响力影响力排名-示例通过论文引用关系构成的网络Google引用数发表时间因子影响力排名-示例论文影响力排名影响力排名-微博社交圈数据获取随机抽取的100个微博用户分析数量，微博内容，互动频数影响力计算V(i)：粉丝数量Qji：通过粉丝j与博主i的互动频数计算得到的因子影响力排名-微博社交圈•100个节点•节点大小与影响力大小正相关用户情绪分析贝叶斯学习理论一种基于概率的学习算法核心思想：P(h|D)=P(D|h)·P(h)/p(D)算法基本流程贝叶斯分类流程应用阶段分类器训练阶段准备阶段待分类数据特征属性和训练样本分类器待分类项与类别的映射关系待分类项基本流程工具数据来源分词组件关系分析缺陷存在分类不明确的现象训练集笼统微博字数受限，影响判断结果