论文研究 意见领袖识别中的文本倾向性研究.pdf
由于网络用户讨论的主题变化频繁, 因此在进行倾向性判定时, 难以预先构造出满足各种情况的训练语料。针对上述问题, 提出了一种意见领袖识别中的文本倾向性判定方法, 进而建立考虑回复帖子倾向性的意见领袖发现模型。该模型建立在影响力扩散概率模型（IDPM）上, 模型中引入了考虑帖子倾向性的有效系数。实验表明, 该方法是有效的, 其前50个的平均精确率相对分别提高了10. 97%和5. 45%。
由于网络用户讨论的主题变化频繁, 因此在进行倾向性判定时, 难以预先构造出满足各种情况的训练语料。针对上述问题, 提出了一种意见领袖识别中的文本倾向性判定方法, 进而建立考虑回复帖子倾向性的意见领袖发现模型。该模型建立在影响力扩散概率模型（IDPM）上, 模型中引入了考虑帖子倾向性的有效系数。实验表明, 该方法是有效的, 其前50个的平均精确率相对分别提高了10. 97%和5. 45%。