[发明专利]一种结合微博弱关系的微博情感分析方法

权利要求书

1.一种结合微博弱关系的微博情感分析方法，其特征在于：包含如下步骤：

步骤(1)：根据社会学中的情感一致性理论，计算微博之间的情感一致性关系矩阵，建立基于情感一致性的微博情感分析模型；

步骤(2)：根据社会学中的情感一致性理论，计算微博情绪感染性矩阵，建立基于情绪感染性的微博情感分析模型；

步骤(3)：根据社会学中的结点之间的弱关系也可以影响结点的理论，根据微博情感一致性和情绪感染性矩阵，使用社区划分算法，计算微博弱关系矩阵，建立基于微博弱关系的微博情感分析模型；

步骤(4)：结合步骤(1),步骤(2)和步骤(3)，得到综合模型，然后加入基于微博文本内容的情感分析模型并正则化，得到最终模型；

步骤(5)：优化最终模型，解出微博情感分析器。

2.根据权利要求1所述的一种结合微博弱关系的微博情感分析方法，其特征在于：所述的步骤(1)具体为：

步骤(1.1):根据用户发布的微博信息，建立微博之间的情感一致性关系矩阵A_sc：

A_sc＝U^T×U；

上式中，U是用户微博矩阵，U的第i行第j列表示的是用户u_i发布了微博d_j；

步骤(1.2)：根据社会学中的情感一致性理论，建立基于情感一致性的微博情感分析模型：

上式中，L_sc＝D_sc-A_sc，D_sc是对角阵，D_scii表示D_sc的第i行第i列的元素，A_scij表示A_sc的第i行第j列的元素，Y∈R^n×c是每个微博对应的情感标签矩阵，n是微博数量，c是情感种类数目；是Y的第i行，是Y的第k列；X∈R^n×m是微博特征矩阵，W∈R^m×c是分类器；m是特征数目。

3.根据权利要求1所述的一种结合微博弱关系的微博情感分析方法，其特征在于：所述的步骤(2)具体为：

步骤(2.1):根据用户之间的关注信息，建立微博情绪感染性矩阵A_ec：

A_ec＝U^T×F×U；

上式中，F∈R^d×d是用户之间直接关系的矩阵；d为用户数目；F_ij是F的第i行第j列的元素，表示用户u_i和用户u_j的朋友；F_ij＝1时，表示用户u_i和用户u_j是互有关注的朋友关系；

步骤(2.2)：根据情感一致性理论，建立基于情绪感染性的微博情感分析模型：

上式中，L_ec＝D_ec-A_ec，D_ec是对角阵，D_ecii表示D_ec的第i行第i列的元素，A_ecij表示A_ec的第i行第j列的元素，