Resumen

Hoy en día, el microblogging se ha convertido cada vez más en un medio de difusión de información a través del comportamiento de retuiteo de los usuarios. Dado que el contenido de los retweets, como información de contexto del microblogging, es una comprensión del microblogging, el análisis de la tendencia de los sentimientos de los usuarios en los retweets se ha convertido gradualmente en un tema candente de investigación. Enfocado en el microblogging online, una red social dinámica, investigamos cómo explotar las características dinámicas del sentimiento de retweeting en el análisis de la tendencia del sentimiento de retweeting. A partir de las series temporales de información de la estructura de la red de usuarios y de la información del texto publicado, primero modelamos las características dinámicas del sentimiento de los retuits. A continuación, construimos modelos Naïve Bayes a partir de las dimensiones basadas en el perfil, la relación y la emoción, respectivamente. Por último, construimos un modelo Naïve Bayes multicapa basado en modelos Naïve Bayes multidimensionales para analizar la tendencia de los usuarios a retuitear un microblog. Los experimentos realizados sobre un conjunto de datos del mundo real demuestran la eficacia del marco propuesto. Se realizan más experimentos para comprender la importancia de las características dinámicas del sentimiento de retweeting y la información temporal en el análisis de la tendencia del sentimiento de retweeting. Además, proporcionamos una nueva línea de pensamiento para el análisis de la tendencia del sentimiento en redes sociales dinámicas.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:análisis de la tendencia del sentimiento, características del sentimiento, modelo naïve bayes, red social dinámica, naïve bayes multidimensional, base de tiempo, comprensión del microblogging, serie de usuario, tema de investigación candente, naïve bayes multicapa
• Keywords:sentiment tendency analysis, sentiment features, naïve bayes model, dynamic social network, multidimensional naïve bayes, basis of time, understanding of microblogging, series of user, hot research topic, multilayer naïve bayes