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公开(公告)号:CN109145090A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201811009372.5
申请日:2018-08-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/953 , G06Q50/00 , G06N3/04
CPC classification number: G06Q50/01 , G06N3/0454
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的微博用户情感影响力分析方法,涉及自然语言处理领域。包括:获取某一话题下的用户三元组和微博五元组,并计算用户Ui的自身情感影响力;计算用户Ui与用户Uj交互得到的交互情感影响力;计算用户Ui的情感影响力;计算用户Ui的整体情感强度;计算用户Uj的整体情感强度;计算用户Ui和Uj整体情感强度的相似度;计算用户Ui对其粉丝施加的影响力;计算用户Ui的全局情感影响力;得到用户的全局情感影响力排名。本方法可用于目前备受关注的心理健康问题,通过数据获取平台分析某一个心理健康话题,找到话题影响者,从而帮助心理研究人员对这些用户进行后续的评估与诊断,也可以用于帮助商品推广、引领舆论导向、帮助有关部门决策。
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公开(公告)号:CN109145090B
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN201811009372.5
申请日:2018-08-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/953 , G06Q50/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的微博用户情感影响力分析方法,涉及自然语言处理领域。包括:获取某一话题下的用户三元组和微博五元组,并计算用户Ui的自身情感影响力;计算用户Ui与用户Uj交互得到的交互情感影响力;计算用户Ui的情感影响力;计算用户Ui的整体情感强度;计算用户Uj的整体情感强度;计算用户Ui和Uj整体情感强度的相似度;计算用户Ui对其粉丝施加的影响力;计算用户Ui的全局情感影响力;得到用户的全局情感影响力排名。本方法可用于目前备受关注的心理健康问题,通过数据获取平台分析某一个心理健康话题,找到话题影响者,从而帮助心理研究人员对这些用户进行后续的评估与诊断,也可以用于帮助商品推广、引领舆论导向、帮助有关部门决策。
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