王　东， 孙　彬

(1. 新疆财经大学 计算机科学与工程学院， 乌鲁木齐 830012； 2. 新疆教育学院 计算机职业教育分院， 乌鲁木齐 830033)



情绪波动方程下微信息推介演变模型*

王东1，2， 孙彬1

(1. 新疆财经大学 计算机科学与工程学院， 乌鲁木齐 830012； 2. 新疆教育学院 计算机职业教育分院， 乌鲁木齐 830033)

为有效地捕捉微信息用户情绪，准确把握用户的兴趣倾向，使用最大信息熵估计法建立情绪波动方程，确定刺激力和内趋力参数方案.在衡量微信息情绪状态的前提下，描述出微信息用户情绪演变系统，建立及时激励推荐型的情绪导引模型，实现了情绪预测和情绪信息准确推荐的目的.结果证明，信息熵估计可以介入准确的情绪符号，提高微信息导引策略的适用性，达到稳定用户情绪、导引网络正能量的效能，对建立公信力和平抑小众情绪起到积极的作用.

信息熵； 情绪识别； 推荐； 导引模型； 激励法； 监测； 微信息； 正能量

微信息(微博、贴吧和微信等)的用户行为和文字记录具有强烈的情绪特征，反映了用户对社会现象的兴趣偏好和倾向特征.通过对微信息数据进行情绪导引，能改变人们被动接受网络负信息、管理部门主动引导低效的不利局面.从微信息用户的角度来分析，需要一种能贴近用户情绪、能有效导引用户访问兴趣和行为的方法.

1　研究背景

微信息情绪识别要求针对每个用户的具体个性特征进行情绪归类和倾向评价活动.微文本应用涉及社会生活的各个方面，其具备如下特点：从百姓日常生活到社会时事评论，所有信息内容都附带着用户个人的情绪色彩[1]；……