基于微博文本情感计算的网络社会影响最大化算法

摘要

本发明公开了基于微博文本情感计算的网络社会影响最大化算法，主要涉及文本情感计算、网络社会计算及影响最大化领域，尤其涉及微博情感倾向性计算方法和网络社区关系结构抽取方法。首先，针对微博中出现的变形词和新词新意（如“表哥”），构造微博特殊词典。结合知网词典分析微博文本的情感倾向性。其次，根据多种用户的互动操作关系构建网络社区用户关系树。最后，根据微博文本的情感倾向性和网络社区用户关系树，进行网络设计情感影响最大化计算。本发明解决了网络社区结构中用户关系单一，最大化影响问题计算不全面的问题，能够更准确计算微博情感倾向性和得到更符合实际的网络情感影响最大化用户集。