用户特征驱动的情感预测三层主题模型提升研究

本文主要探讨了在当前Web2.0技术和移动通信设备普及的背景下，互联网上大量涌现的音频、图像评论以及用户的情感反馈对情感预测的重要性。针对传统基于情感词典方法的局限性，尤其是处理新闻事件中的复杂语义和多义词问题，研究者引入了主题模型这一工具，以提升情感分析的准确性。 论文的核心创新在于提出了一种用户级情感预测的主题模型构建：用户-主题-情感三层主题模型（UMSTM和USLTM）。这两个模型是在双层主题模型MSTM（多层主题模型）和SLTM（简单主题模型）的基础上，增加了对用户特征信息的处理层。这样做旨在充分利用用户特征，如用户历史行为、偏好等，以更好地理解用户对特定主题的情感倾向。 作者们进行了详细的实验比较，通过比较UMSTM和USLTM与MSTM和SLTM在情感命中率（即正确预测情感的概率）和情感概率预测相关系数这两个关键指标上的表现，来评估用户特征对情感预测的影响。实验结果表明，这两种新型模型在情感预测的精度和一致性方面均有所提升，证实了用户特征的有效性。 这篇论文不仅介绍了主题模型在情感预测领域的应用，还展示了如何通过结合用户特征来增强模型的性能。这对于理解和预测大规模在线用户的情感反应，以及个性化推荐系统和舆情分析等领域具有实际意义。未来的研究可能进一步探索如何优化模型结构，以适应更多元和动态的用户行为数据，从而提升情感预测的实时性和准确性。