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微博情感分析是社交媒體挖掘中的重要任務(wù)之一，在個(gè)性化推薦、輿情分析等方面具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值．挖掘性能良好且可同步進(jìn)行文檔主題分析與情感分析的主題情感模型，近年來(lái)在以微博為代表的社交媒體情感分析中備受關(guān)注，然而，絕大多數(shù)現(xiàn)有主題情感模型都只簡(jiǎn)單地假設(shè)不同微博的情感極性是互相獨(dú)立的，這與微博生態(tài)的現(xiàn)實(shí)狀況不相一致，從而導(dǎo)致這些模型無(wú)法對(duì)用戶的真實(shí)情感進(jìn)行有效建模．基于此，綜合考慮了微博用戶相互關(guān)聯(lián)的事實(shí)，提出了基于LDA和微博用戶關(guān)系的主題情感模型SRTSM（social relation topic sentiment model）．該模型在LDA中加入情感層與微博用戶關(guān)系參數(shù)，利用微博用戶關(guān)系與微博主題學(xué)習(xí)微博的情感極性．針對(duì)新浪微博真實(shí)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與代表性算法JST，Sentiment-LDA及DPLDA相比較，SRTSM模型能夠?qū)τ脩粽鎸?shí)情感與討論主題進(jìn)行更加有效的分析建模．
LDA
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