微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為及情感預(yù)測(cè)研究

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1、碩士學(xué)位論文微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為及情感預(yù)測(cè)研究RESEARCHONPREDICTIONOFRETWEETINGBEHAVIORSANDSENTIMENTONMICROBLOG馬瑩瑩哈爾濱工業(yè)大學(xué)2015年6月國(guó)內(nèi)圖書(shū)分類(lèi)號(hào)：TP391.2學(xué)校代碼：10213國(guó)際圖書(shū)分類(lèi)號(hào)：681.37密級(jí)：公開(kāi)工程碩士學(xué)位論文微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為及情感預(yù)測(cè)研究碩士研究生：馬瑩瑩導(dǎo)師：李生教授申請(qǐng)學(xué)位：工程碩士學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)所在單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院答辯日期：2015年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TP391.2U.D.C:681.

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

3、logyDateofDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要在社會(huì)計(jì)算的研究中，用戶行為分析主要是針對(duì)被觀察對(duì)象的歷史行為并預(yù)測(cè)其未來(lái)行為，這項(xiàng)研究在社會(huì)計(jì)算應(yīng)用中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。微博中的轉(zhuǎn)發(fā)行為是用戶行為中一種出現(xiàn)頻度很高的行為，也是微博平臺(tái)上信息傳播的最主要方式，因此研究微博用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為對(duì)理解重要信息的傳播方式、熱點(diǎn)事件的發(fā)現(xiàn)、個(gè)性化的信息推薦等都有著重要意義。本文以微博用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為作為研究對(duì)象，模擬用戶轉(zhuǎn)發(fā)微博時(shí)的閱讀習(xí)慣，從微

4、博、用戶和用戶與微博的關(guān)系三個(gè)角度分析了影響轉(zhuǎn)發(fā)行為的因素，利用這些影響因素作為特征，建立分類(lèi)模型，預(yù)測(cè)用戶對(duì)哪些信息進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。我們進(jìn)行特征組合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證各類(lèi)影響因素對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)的作用，其中，用戶歷史發(fā)布的微博體現(xiàn)了用戶的興趣，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)起到了關(guān)鍵的作用，本文利用用戶歷史與微博的關(guān)系提出了兩種預(yù)測(cè)方法：基于詞向量笛卡爾積的方法和基于主題模型的相似度計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種方法對(duì)于轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)問(wèn)預(yù)測(cè)均起到一定效果。其中，笛卡爾積方法預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)發(fā)行為的F1值最高為71.33%。我們還嘗試了在基于主題模型的特征表示法中融入情感特征，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為

5、預(yù)測(cè)也可以起到一定的作用，預(yù)測(cè)結(jié)果F1值為69.97%。本文進(jìn)一步提出了轉(zhuǎn)發(fā)情感預(yù)測(cè)的問(wèn)題，并提出了一個(gè)初步的解決方法。我們對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)微博的情感極性進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，并利用用戶轉(zhuǎn)發(fā)情感和微博評(píng)論情感相對(duì)穩(wěn)定的特點(diǎn)，預(yù)測(cè)用戶在轉(zhuǎn)發(fā)微博后，附加的評(píng)論內(nèi)容的情感極性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)信息的情感預(yù)測(cè)取得了較好的效果，預(yù)測(cè)正確率為64.11%。關(guān)鍵詞：用戶行為分析；轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)；主題模型；微博情感預(yù)測(cè)；-I-AbstractAbstractInthestudyofsocialcomputing,userbehavioranalysisismainlyaimed

6、atthehistorybehavioroftheobservedobjectandpredicthisfuturebehavior,thisstudyplayakeyroleinthesocialcomputingapplications.Retweetingbehaviorofmicroblogisakindofhighfrequencybehaviorofuserbehavior,andthemostimportantmethodofinformationdisseminationonmicrobloggingplatform.Theresear

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

8、hichinfluencetheretweetingbehavierfromtweet,use