基于信任链的微博群体情感挖掘研究

微博已成为聚集社会舆论和展现社会心态的重要网络平台。然而，目前针对微博开展大众情感分析的研究工作尚处于起步阶段，群体性情感分析的相关理论方法较少。本项目着眼于微博舆情分析的应用背景，以微博用户间信任关系带动情感传递为切入点，探索从个体情感分析到群体情感挖掘的理论方法。项目凝练出微博群体情感挖掘所面临的四个关键问题：情感的描述、关联、传递和计算问题，结合社会心理学中群体情感的特征与形成机制，提出利用领域本体对微博情感进行形式化语义描述，使情感具备可计算基础；提出利用微博个体间的信任关系构建情感传递信任链网络，使群体情感的形成建立在可关联基础上；研究给出情感语义计算、情感传递计算等基础方法，使群体情感挖掘建立在个体情感可传递基础上；最后在情感传递信任链网络基础上，研究从个体情感到群体情感形成过程的计算方法。项目研究力图开辟互联网舆情分析的新途径。

以微博为代表的社交网络已经成为人们日常生活最为重要的信息交流平台之一，同时也汇集了海量丰富的社会公众情感。如何有效挖掘并分析微博平台中公众群体的特征情感，是当前舆情研究的新课题。本项目以用户信任关系产生的信任链模型为基础，围绕微博用户群体情感挖掘所面临的：描述问题、关联问题、传递问题和计算问题等四个关键问题展开研究，分别研究给出了情感语义描述方法、用户信任链网络、情感关联传递方法和群体情感挖掘方法等，为微博平台下的群体情感分析提供探索之路。本项目主要成果包括：（1）基于本体的微博情感形式化语义描述：通过情感本体定义了微博情感描述的规范、抽象知识，为情感的机器理解、推理计算奠定逻辑基础；以情感本体为基础，提出形式化情感语义描述模型，实现情感多维度、多侧面、可计算表示；（2）基于信任链的微博情感关联模型：以用户信任关系为基础，构建用户信任链模型，从个体主观信任关系、个体客观信誉、基于用户路径拓扑的信任链构建等方面，给出微博用户的信任链网络模型，从而描述微博中信息基于用户信任关系的传播模式；（3）微博用户情感传递计算：以情感本体的知识为逻辑基础，研究给出情感语义的计算方法和计算规则；依据用户信任关系，结合情感的语义计算方法，给出用户情感在信任链驱动下实现显式传递和隐式预测的计算方法；（4）基于信任链的微博群体情感挖掘：通过用户信任链分析实现用户影响力分析；进而利用用户信任链关系以及群体特征，在用户空间上依据共同情感相似度，提取微博情感种群；最终通过微博情感种群核心用户的信任链扩展，获取微博群体情感。同时，我们以实际微博应用环境和数据集，进行了实证研究。本项目已发表相关论文25篇，其中SCI/EI检索19篇，申请发明专利6项，获得软件著作权1项。