由于中文在计算机媒介沟通环境中运用灵活、表意复杂,因此在网络意见领袖识别过程中,除要考虑帖子回复结构及相关节点的社会属性,更应注重文本内容及其所表达的情感倾向。目前,意见领袖的识别与发现获得广泛关注并成为研究热点。本文针对网络意见领袖识别研究方法中存在的问题,在影响力扩散模型IDM的基础上,结合倾向性分析,提出了一种基于语义倾向性的影响力扩散模型,并应用于网络意见领袖发现方法研究中。具体工作包括:(1)分析和讨论现有网络意见领袖发现方法的侧重点与局限性因计算机媒介交流环境的匿名性和虚拟性,导致网络意见领袖的识别过程存在一定的模糊性及不确定性。以影响力扩散模型IDM及相关改进为例,讨论了其在意见领袖识别中存在的瓶颈与不足,提出将文本分析引入到影响力扩散计算中。(2)构建基于语义倾向性的影响力扩散模型以影响力扩散模型IDM为基础,提出了一种结合倾向性分析的影响力扩散计算方法,将回复关系中的情感倾向抽象为对主帖的支持程度,进而客观的进行影响力传递定量分析,构建基于语义倾向性的影响力扩散模型。实验分析表明,该模型可以有效避免IDM所导致的虚假影响力传递等问题。(3)提出基于语义的网络意见领袖发现方法基于语义倾向性的影响力扩散模型,提出了融合网络结构及文本倾向性的面向语义的网络意见领袖发现方法,自动识别和筛选意见领袖,最终通过实验验证该方法的有效性及准确性。