微博情感挖掘：融合社交关系的主题分析模型SRTSM

"基于社交关系的微博主题情感挖掘"是一篇深入探讨社交媒体分析领域的重要研究论文，发表在《软件学报》上，ISSN为1000-9825，CODEN为RUXUEW。作者黄发良、于戈、张继连等人来自多个知名高校和研究机构，如东北大学、福建师范大学和广西师范学院等，他们共同关注的是如何改进社交媒体情感分析的精确度，尤其是微博这一平台。 传统的微博情感分析主要侧重于文本情感极性的识别，这对于个性化推荐和舆情监控等领域具有重要意义。然而，现有的许多主题情感模型，如JST、Sentiment-LDA和DPLDA，假设不同微博的情感极性是独立的，这与实际的微博用户社交网络中的交互性和情感传播不符。这种假设限制了模型对用户真实情感的理解和建模能力。 为解决这个问题，论文提出了一种新的模型——社会关系主题情感模型(SRTSM)，它结合了Latent Dirichlet Allocation (LDA)和微博用户关系。SRTSM通过在LDA的基础上引入情感层以及微博用户之间的关系参数，使得模型能够捕捉到微博主题与情感极性的关联，并利用用户关系来影响情感分析的准确性。换句话说，这个模型能够更好地理解用户的真实情感，并且在处理微博主题时，考虑到用户的社交网络动态。 论文作者通过大量的实验证明，相比于传统的算法，SRTSM在分析用户真实情感与讨论主题方面表现更优。它能更有效地整合社交关系信息，提升情感分析的精度，这对于理解和预测微博用户的情绪倾向、热点话题的情感倾向以及社交媒体的整体情绪趋势都有着显著的价值。 这篇研究论文不仅扩展了主题情感模型的理论框架，还提供了实际应用中提高微博情感分析性能的新方法。对于社交媒体分析、情感计算以及相关领域的研究人员来说，这篇文章提供了一个值得深入研究和实践的方向。