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摘要
目的将深度学习与社交网络、情感计算相结合,探索利用深度神经网络进行社交网络用户情感研究的新方法和新技术,探索模型在用户需求分析和推荐上的应用。方法自动筛选和挖掘海量社交网络数据,研究具有长时记忆的非先验情感预测方法,对网络中海量的用户数据、人与人之间关系进行建模,为关联时间序列创建LSTM模型,并结合其相互关系融入统一的大型深度循环网络中。具体包括:基于注意力模型的社交网络异构数据处理;基于深度LSTM的长时记忆建模,研究子网络选取、深度LSTM设计,以及针对社交网络的大型网络结构设计;基于社交网络情感模型和强化学习的推荐算法。结果提高了分析的准确度,降低了对先验假设的依赖,减轻了人工情感模型的工作量和偏差,增强了对不同网络数据的普适性;供深度模型使用。结论研究成果促进了深度学习与情感计算的结合,可推动网络用户行为分析和预测的研究,可用于个性化推荐、定向广告等领域,具有广泛的学术意义和应用前景。
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