一种新的意见领袖识别与文本倾向性判定方法

"论文研究-意见领袖识别中的文本倾向性研究.pdf" 本文主要探讨了在网络环境中，如何有效地识别意见领袖，并提出了一个创新的文本倾向性判定方法，以解决因网络用户讨论主题频繁变化而导致的倾向性判定困难。意见领袖在社交媒体和网络社区中扮演着重要角色，他们对群体观点的形成和传播有着显著影响。传统的倾向性分析方法往往依赖于预先构建的训练语料库，但这种静态的方法无法适应多变的网络讨论环境。 针对这一挑战，该研究提出了一种新的意见领袖识别策略，它结合了文本倾向性分析和影响力扩散概率模型（IDPM）。IDPM是一种用于模拟信息或影响力在网络中传播的统计模型，通过分析用户间的互动和信息传递来确定个体的影响力大小。在此基础上，研究者引入了一个考虑帖子倾向性的有效系数，使得模型能够动态地评估每个帖子的倾向性和影响力。 论文中提到的方法首先对文本进行倾向性分析，这可能涉及到情感分析、主题模型或词向量技术，以确定帖子的正面或负面倾向。然后，结合用户之间的互动数据，如回复和转发行为，以及这些帖子的倾向性，构建了一个考虑倾向性的影响力扩散模型。在这个模型中，每个用户的影响力不仅基于他们的社交网络结构，还根据他们发布内容的倾向性进行调整。 实验结果显示，采用这种新方法的意见领袖识别模型在性能上有了显著提升。相对于基线模型，该方法在前50个结果的平均精确率上提高了10.97%和5.45%，这表明该模型能更准确地识别出具有影响力的用户。 这项研究为网络环境中的意见领袖识别提供了新的视角，通过整合文本倾向性和影响力扩散模型，提高了识别的准确性和鲁棒性。这对于理解网络舆论动态、舆情监控、社交媒体营销等领域具有重要价值。同时，这也为自然语言处理、人工智能和信息检索的研究开辟了新的研究方向，即如何更好地理解和利用网络文本的倾向性信息来挖掘深层次的社会网络结构和用户行为模式。