[发明专利]一种利用循环随机游走网络进行微博情感分类预测的方法在审
| 申请号： | 201711131318.3 | 申请日： | 2017-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN107807919A | 公开（公告）日： | 2018-03-16 |
| 发明（设计）人： | 赵洲;孟令涛;吴亦全;蔡登;何晓飞;庄越挺 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用循环随机游走网络进行微博情感分类预测的方法。主要包括如下步骤1)针对于一组用户及微博博文数据集，构建用户之间及用户与微博博文之间相互关系的网络。并且针对于形成的网络，利用循环随机游走网络形成用户微博情感分类预测函数。2)对于得到的用户微博情感分类预测函数，产生对于用户微博情感的分类预测。相比于一般的用户微博情感分类解决方案，本发明能够同时利用微博博文的信息与用户之间的社交关系。本发明在微博情感分类预测问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 循环 随机 游走 网络 进行 情感 分类 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种利用循环随机游走网络进行微博情感分类预测的方法，其特征在于包括如下步骤：1)针对于一组用户及微博，构建综合包括用户之间社交关系及用户与微博博文之间相互关系的网络；2)对于步骤1)所得到的社交网络，利用循环随机游走网络获取用户未来所发微博情感分类的交叉熵损失项与某用户在其他用户的影响下的所发微博博文的语义一致性损失项，并将这两者相加得到最终的损失项，通过学习，将这个最终的损失项最小化，来训练得到最终的用户微博情感分类预测函数；3)利用步骤2)学习得到的用户微博情感分类预测函数获取用户微博的预测情感分类。
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