情感链接预测：基于 Signed Heterogeneous Information Network Embedding

"情感分析-2-2018-WSDM-SHINE1：上海交通大学、微软亚洲研究院等机构的研究者提出了一种新的方法——SHINE（Signed Heterogeneous Information Network Embedding），用于情感链接预测。该研究关注在线社交网络中用户间的情感倾向预测，特别是在个人广告和公共舆论分析等领域具有基础性意义。" 在当前的数字化社会中，人们在网络平台上频繁地表达对他人的情感态度，这些情感交流形成了用户之间庞大的情感链接网络。"情感链接预测"是一项关键任务，它对于诸如个性化广告推送和公众意见分析等诸多领域具有重要意义。然而，传统的文本情感分类方法主要依赖于显式的文字信息，而这些信息往往只能揭示用户真实观点的一小部分。 SHINE（Signed Heterogeneous Information Network Embedding）是为了解决这一问题而提出的。它是一种针对有符号异构信息网络的嵌入方法，其目标是捕捉和理解隐藏在用户之间的复杂情感关系。在SHINE模型中，网络不仅包含了用户的文本信息，还考虑了社交关系和其他未直接表达但可以通过网络结构推断的信息来源。这种方法能够深入挖掘用户的真实情绪，即使这些情绪并未直接通过文字表达出来。 研究者来自上海交通大学、微软亚洲研究院以及中国科学技术大学，他们合作开发了SHINE模型，旨在通过整合多种信息源来增强情感预测的准确性。模型通过嵌入技术将用户、他们的评论、以及他们之间的社交关系等不同类型的节点和边转化为低维向量表示，从而捕捉到网络中的情感特征。这种表示方式有助于识别用户间的情感倾向，无论是正面的、负面的还是中性的，进而预测情感链接的正负极性。 SHINE方法的应用可能包括更精确的广告定向，通过理解用户的情感状态来提升广告的点击率和转化率。同时，它还可以助力舆情分析，提前预判公众的情绪走向，为政策制定者或企业决策提供参考。SHINE提供了一种全面考虑用户行为和社交网络结构的新型情感分析框架，对于提升社交媒体数据的理解和利用具有重要的理论与实践价值。