典型文献
弹幕视频的情感时间曲线聚类与传播效果
文献摘要：
[目的]构建面向弹幕文本的情感曲线聚类模型,为视频传播效果预测提供新的决策方式.[方法]提出词向量扩充领域情感词典,优化情感分类器性能;采用综合权重等手段使情感时序平稳平滑;提出SBD度量K-shape聚类模型,分析情感时序模式、特征及传播效果.[结果]优化情感词典模型在多分类指标(主客观、极性分类)上F1值分别达到0.89和0.79,主客观分类器性能提升123％.对比多种时序度量聚类算法组合,SBD度量K-shape聚类模型在戴维森堡丁指数和轮廓系数指标上均性能更优.[局限]情感词典算法未完全考虑网络流行语或不含中心形容词的句子情形,情感时序聚类结果描述、解释程度需要进一步加深.[结论]基于领域情感词典-SBD-Kshape算法可以削弱弹幕文本非规整噪声及时序相位偏移的影响,聚类结果可作为识别传播效果差异的依据.
文献关键词：
情感词典;情感曲线;时间序列
中图分类号：
作者姓名：
张腾;倪渊;莫同;吕学强
作者机构：
北京信息科技大学经济管理学院 北京100192;北京知识管理研究基地 北京100192;北京大学软件与微电子学院 北京102600;北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京100192
文献出处：
引用格式：
[1]张腾;倪渊;莫同;吕学强-.弹幕视频的情感时间曲线聚类与传播效果)[J].数据分析与知识发现,2022(06):32-45
A类：
情感曲线,主客观分类,Kshape
B类：
弹幕视频,曲线聚类,传播效果,建面,弹幕文本,聚类模型,视频传播,效果预测,词向量,领域情感词典,情感分类,分类器,综合权重,SBD,时序模式,多分类,分类指标,性能提升,聚类算法,算法组合,戴维森堡丁指数,轮廓系数,全考,网络流行语,心形,形容词,句子,规整,相位偏移,别传,效果差异
AB值：
0.3402
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