在线评论情感计算与博弈预测

卜湛; 伍之昂; 曹杰; 朱桂祥

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.12.028

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在线评论情感计算与博弈预测

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 在线评论情感计算与博弈预测
- Affective Computing and Game Theory Based Prediction for Online Reviews
- 电子学报 2015年43卷第12期页码：2530-2535
- 作者机构：
  
  1. 南京财经大学江苏省电子商务重点实验室,江苏,南京,210003
  2. 南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094
  3. 南京财经大学江苏省电子商务重点实验室,江苏,南京,210003
  4. 南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.71372188);国家级电子商务信息处理国际联合中心 (No.2013B01035);国家科技支撑计划 (No.2013BAH16F01);江苏省科技支撑计划工业部分 (No.BE2014141,No.BE2012185);江苏省高校自然科学研究项目 (No.12KJA520001,No.14KJA520001,No.14KJB520015);江苏高校优势学科建设工程资助项目
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.12.028
  中图分类号： TP393
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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卜湛, 伍之昂, 曹杰, 等. 在线评论情感计算与博弈预测[J]. 电子学报, 2015,43(12):2530-2535.

BU Zhan, WU Zhi-ang, CAO Jie, et al. Affective Computing and Game Theory Based Prediction for Online Reviews[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(12): 2530-2535.
卜湛, 伍之昂, 曹杰, 等. 在线评论情感计算与博弈预测[J]. 电子学报, 2015,43(12):2530-2535. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.12.028.

BU Zhan, WU Zhi-ang, CAO Jie, et al. Affective Computing and Game Theory Based Prediction for Online Reviews[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(12): 2530-2535. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.12.028.

摘要

传统的情感分析研究大多立足于解决主观性文本的情感分类问题

面向复杂交互式文本的情感演化分析却力所不逮.本文以天涯论坛短文本中文在线评论为研究对象

首先提出一种高效的情感计算框架捕捉在线评论所蕴含的情感倾向;然后将情感计算和博弈论相结合提出情感演化预测算法

以混合纳什均衡策略作为交互行为的预测结果;最后在大规模评论数据集上

验证了情感计算框架的有效性和情感演化预测算法的准确性.

Abstract

Most of the existing sentiment analysis was performed in the sentiment classification for subjective texts;the emotional evolution analysis for complex interactive texts was not yet thoroughly targeted by the research community.This paper is concerned on short-text Chinese online reviews collected from Tianya forum.Firstly

an efficient affective computing framework is proposed to capture the underlying emotions of online reviews.Secondly

a game theory based emotional evolution prediction algorithm combining the affective computing is proposed

in which the mixed Nash Equilibrium strategies are calculated as the future emotional behavior of interactive users.Experimental results on the large-scaled review dataset are provided to demonstrate the effectiveness and accurateness of our approaches.

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