【摘 要】
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为了对新浪微博用户的异常情绪进行检测和分析,该文提出一种基于多元高斯模型和幂律分布的异常检测方法,根据联合概率密度值判断用户是否出现情绪异常。在实验部分,按照不同
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,德岛大学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61432004）, 安徽省自然科学基金（1508085QF119）, 中国博士后科学基金（2015M580532）
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为了对新浪微博用户的异常情绪进行检测和分析,该文提出一种基于多元高斯模型和幂律分布的异常检测方法,根据联合概率密度值判断用户是否出现情绪异常。在实验部分,按照不同用户的异常检测准确率为83.49%,按照不同月份为87.84%。分布测试表明,单个用户的中性、快乐和悲伤情绪服从正态分布,而惊讶和愤怒情绪则不服从;群体发布的微博的情绪服从＂幂律分布＂,而单个用户则不服从。该文引入多元高斯模型来进行社交媒体的异常情绪的检测,通过联合概率密度值量化了异常情绪检测。当数据充足时,该方法可以检测用户或者某个社交平台每一
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