基于微博平台的社交网络取证方法研究与应用

随着互联网技术的发展和普及,社交网络在为人们之间的沟通交流拉近距离的同时,也给不法分子提供了可乘之机,他们利用社交网络散播谣言、招募团队成员等,进行各种违法犯罪活动。快速排查犯罪嫌疑人的社交关系,查找犯罪嫌疑人在各种社交平台上的关系网,对社交网络进行分析和取证,将有助于公安机关尽早查清犯罪成员之间千丝万缕的联系,将犯罪团伙彻底清除。该文以新浪微博为例,提出一种四层的网络取证模型,利用网络爬虫程序获取微博用户的信息,绘制用户的微博关系图,并将其以有向图的形式进行直观展示。通过分析微博关系图,可以直观地显示相关微博用户的关联关系,有助于提高公安机关寻找线索和排查犯罪嫌疑人社会关系的效率。     

基于HRank的微博用户影响力评价

针对微博社交网络平台中的用户影响力评价问题,提出了一种基于HRank的评价算法。该算法将评价科学家科研绩效影响力的判定参数H指数引入进来,构造出能反映用户影响覆盖度的粉丝H指数和用户微博受追捧程度的微博被转发H指数,以分别表征用户的静态特征和在微博平台上的动态行为特征。在此基础上,结合粉丝H指数和微博被转发H指数构建出对用户影响力进行综合评价的HRank模型。粉丝数与用户影响力的相关性不是很强,同样数据集下相对PageRank,HRank用户影响力模型与新浪用户影响力官方排名更为接近,可有效实现对微博用户影响力的客观评判。     

基于深度神经网络的微博文本情感倾向性分析

随着新型社交媒体的发展,作为传播网络舆论的重要媒介,微博已然成为挖掘民意的平台.自然语言处理技术可以从微博文本中提取有效情感信息,为网络舆情监控、预测潜在问题及产品分析等提供科学的决策依据.为了克服现有的浅层学习算法对复杂函数表示能力有限的问题,本文尝试融合深度学习的思想,提出基于Word2Vec和针对长短时记忆网络改进的循环神经网络的方法进行中文微博情感分析.在两万多条中文标注语料上进行训练实验,实验数据与SVM、RNN、CNN作对比,对比结果证明,本文提出的情感分析模型准确率达到了91.96%,可以有效提高微博文本情感分类的正确率.     

基于社交关系的微博主题情感挖掘

微博情感分析是社交媒体挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值.挖掘性能良好且可同步进行文档主题分析与情感分析的主题情感模型近来在以微博为代表的社交媒体情感分析中备受关注。然而,绝大多数现有主题情感模型都简单地假设不同微博的情感极性是互相独立,这与微博生态的现实状况不相一致的,从而导致这些模型无法对用户的真实情感进行有效建模。基于此,本文综合考虑了微博用户相互关联的事实,提出基于LDA和微博用户关系的主题情感模型SRTSM,该模型在LDA中加入情感层与微博用户关系参数,利用微博用户关系与微博主题学习微博的情感极性。新浪微博真实数据集上的大量实验表明,与代表性算法JST、Sentiment-LDA与DPLDA相比较,SRTSM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模.     

基于多部情感词典和规则集的中文微博情感分析研究

微博情感分析是对微博文本情感极性的判断并实现微博消息分类,可以对网络舆情进行及时有效的决策。做好微博情感分析的关键点是在原有的基础上更加准确地分析出每条微博文本的情感极性,因此以此为目标对微博进行情感分析。对情感词典进行改进与扩充,主要包括构造程度副词、否定词词典、微博领域词典等相关词典。同时将文本之间的语义规则集考虑到情感分析中,主要涵盖了句间分析规则和句型分析规则。多部情感词典和规则集相结合的方式实现了对微博的情感分析。实验结果证明了该方法对微博情感分析有一定的作用。     

融合社会关系的社交网络情感分析综述

随着以用户为中心的Web 2.0的发展,社交网络平台以惊人的影响力渗入到生活的方方面面,对社交网络中的内容进行情感分析已经成为热点研究课题.Twitter、新浪微博等在线社交网站吸引了大量用户,通过用户间的交互,产生了许多包含用户间社会关系的信息,并且这些社会关系被广泛应用于社交网络的情感分析.融合社会关系的社交网络情...     

基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法

以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的类簇结构并非完全一致.譬如,通过社团发现技术分析新浪微博的好友关注列表能够直观地获取聚集在同一群组...     

基于改进主题模型的微博短文本情感分析研究

信息时代,社交媒体发展异常迅速,微博、微信等社交平台受到了广大网友的喜爱和关注。微博社交平台发布的信息文本相对较短,传播速度快,更新速度快,越来越多的网民在微博平台上表达个人意见和想法。但是,微博短文本的信息较为分散,上下文内容联系不紧密,分析微博短文本情感态度的过程中常常存在一定阻碍和问题。基于此,重点研究了基于改进主题模型的微博短文本情感分析,希望可以深入挖掘质量更高的情感主题。     

基于新浪微博开放平台的iPhone地图应用与开发

微博开放平台可在对第三方进行验证与授权后为其提供服务,验证与授权过程是根据OAuth 2.0协议进行的.在使用新浪微博开放平台服务的基础上,结合Xcode开发平台中iPhone地图组件提供的功能,开发出一个展示微博用户活动的地图应用.该应用为分析微博用户所进行的活动提供了重要依据,对研究iPhone地图定位和开放平台有着重要作用.     

深度学习框架下微博文本情感细粒度研究

情感细粒度分析是情感分析的分支,随着社交网络规模的扩大,简单的划分积极或消极的粗粒度情感分析不能满足实际应用的需要,基于评价对象及其属性的细粒度情感分析得到了重视.近几年深度学习在自然语言处理领域的成功应用给情感细粒度分析提供了新的思路.以NLPCC2013任务二微博数据集为研究对象,探究微博短文本在不同神经网络结构中的情感细粒度分类结果并加入词向量进行优化,最后分析与总结了神经网络微博短文本细粒度情感分析的影响因素及发展方向.     

基于卷积神经网络和Tree-LSTM的微博情感分析

微博情感分析旨在研究用户关于热点事件的情感观点,研究表明深度学习在微博情感分析上具有可行性。针对传统卷积神经网络进行微博情感分析时忽略了非连续词之间的相关性,为此将注意力机制应用到卷积神经网络（CNN）模型的输入端以改善此问题。由于中文微博属于短文本范畴,卷积神经网络前向传播过程中池化层特征选择存在丢失过多语义特征的可能性,为此在卷积神经网络的输出端融入树型的长短期记忆神经网络（LSTM）,通过添加句子结构特征加强深层语义学习。在两种改进基础上构造出一种微博情感分析模型（Att-CTL）,实验表明该模型在微博情感分析上具有优良的特性,尤其在极性转移方面仍保持较高的F1值。     

基于深度学习的社交网络平台细粒度情感分析

文本语言的情感分析历来是自然语言处理领域的热点研究课题,尤其是在当下互联网迈入web2.0时代,多样的社交网络平台呈现出巨量而丰富的文本情感信息,因此挖掘网络数据文本信息并作情感倾向判断对人机交互与人工智能具有重大的现实意义。传统的解决文本情感分析问题的方法主要是浅层学习算法,利用回归、分类等方案实现特征的提取及分类。以这类方法为起点,本文探索采用深度学习的方法对网络文本进行细粒度的情感分析,以期达到即时获取依附于网络世界的社会人的情感,甚至是让机器达到对人类情感表达的深度理解。对于深度学习的具体实现,本文采用的是降噪自编码器来对文本进行无标记特征学习并进行情感分类,后文中利用实验训练获得最佳的参数设置,并通过对实验结果的分析和评估论证深度学习对于情感信息的强大解析能力。     

融合显性和隐性特征的中文微博情感分析

微博情感分析是研究社交网络舆情的一项关键技术。微博表情符号和情感词汇等是一类直观显性的情感特征,而微博的内容语义则可视为隐性特征,且对情感判定往往具有决定性作用,因此本文提出将两类特征因素融合的微博情感分析方法。首先构建情感分析词典、网络用语词典以及表情符号库,定义微博频繁特征词集,再根据频繁特征词集,利用最大频繁项集获得微博初始情感簇;针对初始簇间存在文本重叠情况,提出基于短文本扩展语义隶属度的簇间重叠消减算法,获得完全分离的初始簇;最后根据簇语义相似度矩阵,给出一种凝聚式情感聚类方法。利用NLPCC2013 评测所提供的训练语料进行情感分类实验,说明了分析该文方法的性能优势,并以2014年3月8日马航事件微博数据为例,给出了利用微博情感分析公众随事态发展的情感变化,说明了该文方法的实用效果。     

基于图注意力神经网络的中文隐式情感分析

情感分析是自然语言处理领域的重要任务之一,情感分析任务包含显式情感分析和隐式情感分析。由于隐式情感不包含显式情感词语,情感表达更加委婉,所以面临更大的挑战。提出基于图注意力神经网络的隐式情感分析模型ISA-GACNN（Implicit Sentiment Analysis Based on Graph Attention Convolutional Neural Network）,构建文本和词语的异构图谱,使用图卷积操作传播语义信息,使用注意力机制计算词语对文本情感表达的贡献程度。针对多头注意力保存重复信息问题,使用注意力正交约束使得不同注意力存储不同的情感信息;针对情感信息分布不均的情况,提出注意力分值约束使模型关注部分重要词语。在隐式情感分析评测数据集上验证模型效果,所提出模型的[F]值达到91.7%,远高于文献中的基准模型;对注意力机制进行分析,验证了正交约束和分值约束的有效性。     

基于OCC模型和贝叶斯网络的情绪句分类方法

情绪句分类是情绪分析研究领域的核心问题之一,旨在解决情绪句类别的自动判断问题。传统基于情绪认知模型(OCC模型)的情绪句分类方法大多依赖词典和规则,在文本信息缺失的情况下分类精度不高。文中提出基于OCC模型和贝叶斯网络的情绪句分类方法,通过分析OCC模型的情绪生成规则,提取情绪评估变量并结合情绪句中含有的表情符号特征构建情绪分类贝叶斯网络;通过概率推理,可以实现句子级文本的情绪分类,并减小句中信息缺失所带来的影响。与NLPCC2014中文微博情绪分析评测的子任务情绪句分类评测结果的对比表明,所提方法具有有效性。     

面向微博文本的情绪标注语料库构建

文本情绪分析研究近年来发展迅速,但相关的中文情绪语料库,特别是面向微博文本的语料库构建尚不完善。为了对微博文本情绪表达特点进行分析以及对情绪分析算法性能进行评估,该文在对微博文本情绪表达特点进行深入观察和分析的基础上,设计了一套完整的情绪标注规范。遵循这一规范,首先对微博文本进行了微博级情绪标注,对微博是否包含情绪及有情绪微博所包含的情绪类别进行多标签标注。而后,对微博中的句子进行有无情绪及情绪类别进行标注,并标注了各情绪类别对应的强度。目前,已完成14000条微博,45431句子的情绪标注语料库构建。应用该语料库组织了NLP&CC2013中文微博情绪分析评测,有力地促进了微博情绪分析相关研究。     

基于二元搭配词的微博情感特征选择

分析和监测微博文本中所包含的情感信息,能够挖掘用户行为,为微博舆情监管提供借鉴。但微博文本具有长度较短、不规范、存在大量变形词和新词等特点,仅以情感词为特征对微博进行分类的方法准确率较低,难以满足实际使用。为此,基于微博语料构建二元搭配词库,并根据PMI-IR算法结合语料库统计信息,提出搭配词组情感权值的计算方法PMI-IR-P。结合情感词典,采用统计方法生成微博情感特征向量,利用机器学习中的C4.5算法构建分类模型,对微博文本进行情感倾向分类。分别使用不同的数据集用于构建搭配词库及分类模型,并与基于情感词典的分类方法以及朴素贝叶斯分类方法进行对比。实验结果表明,提出的情感特征通过运用C4.5算法对微博文本情感分类的准确率达到87%,具有较好的效果。     

基于时序和上下文特征的中文隐式情感分类模型

对社交网络上的海量文本信息进行情感分析可以更好地挖掘网民行为规律,从而帮助决策机构了解舆情倾向以及帮助商家改善服务质量。由于不存在关键情感特征、表达载体形式和文化习俗等因素的影响,中文隐式情感分类任务比其他语言更加困难。已有的中文隐式情感分类方法以卷积神经网络（CNN）为主,这些方法存在着无法获取词语的时序信息和在隐式情感判别中未合理利用上下文情感特征的缺陷。为了解决以上问题,采用门控卷积神经网络（GCNN）提取隐式情感句的局部重要信息,采用门控循环单元（GRU）网络增强特征的时序信息;而在隐式情感句的上下文特征处理上,采用双向门控循环单元（BiGRU）+注意力机制（Attention）的组合提取重要情感特征;在获得两种特征后,通过融合层将上下文重要特征融入到隐式情感判别中;最后得到的融合时序和上下文特征的中文隐式情感分类模型被命名为GGBA。在隐式情感分析评测数据集上进行实验,结果表明所提出的GGBA模型在宏平均准确率上比普通的文本CNN即TextCNN提高了3.72%、比GRU提高了2.57%、比中断循环神经网络（DRNN）提高了1.90%,由此可见, GGBA模型在隐式情感分析任务中比基础模型获得了更好的分类性能。     

基于情感分析和影响力评估的突发事件情感图谱

针对突发事件中负面网络舆情传播的问题,提出了一种基于情感分析和影响力评估的突发事件情感图谱研究方法。提出了一种基于多头自注意力机制和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的情感分析模型来计算网站用户的情感倾向,并提出了一种融合加权度与K-shell值的节点影响力评估算法来评估用户的影响力,从而综合构建突发事件的情感图谱,有效提高了情感图谱的准确性和科学性。以“7.7安顺公交车坠湖事件”为例,将突发事件的生命周期划分为爆发期、蔓延期、成熟期和衰退期四个阶段,分别生成情感图谱进行可视化分析。实验结果表明,在酒店评论数据集上,所提出的情感分析模型的F1值在积极和消极方面比文本循环神经网络（Text-RNN）模型分别提升了9.92个百分点和2.5个百分点;在Karate网络上,所提影响力评估算法的区分度和准确性比K-shell算法分别提升了46.89个百分点和29.05个百分点。构建基于社交网络的情感图谱有助于相关部门发现意见领袖及其情感倾向,从而把握网络舆情的发展趋势,并降低消极情感对社会造成的影响。