【摘 要】
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当前,微博意见领袖识别的研究方法纷繁多样,常见的方法有：对用户的个性化特征进行综合分析的方法和基于社交网络结构的分析方法。这些方法大多只考虑了用户的特征,未考虑用户
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(41201404);国家自然科学基金项目(41401464,11101131);湖北省科技厅面上资助项目(2014CFB537)资助
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当前,微博意见领袖识别的研究方法纷繁多样,常见的方法有：对用户的个性化特征进行综合分析的方法和基于社交网络结构的分析方法。这些方法大多只考虑了用户的特征,未考虑用户之间的互动行为,或者未考虑微博文本的情感因素。为此,提出了一种基于微博情感分析的微博意见领袖识别方法。首先,在基于合成情感词典的词频统计结果的基础上,利用支持向量机对微博博文进行情感分析;然后,将变异系数法用于微博属性权重的计算,以体现微博的影响力;最后,利用改进的PageRank算法在微博用户转发关系网络中预测用户影响力的扩散过程,计算用户最
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