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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于用户代表关系的多交互微博情感分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116244430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211603017.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于用户代表关系的多交互微博情感分析方法是由甘臣权;曹晓鹏;祝清意设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户代表关系的多交互微博情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于用户代表关系的多交互微博情感分析方法，属于自然语言处理领域。该发明包括对微博及用户社交关系的预处理；构建包含并行卷积神经网络、双向长短期记忆网络、双向门控循环单元、注意力机制网络的神经网络架构提取微博的高阶特征；构建结合情感一致性和情绪感染两个社会学理论与微博间相似性的微博关系矩阵；将微博关系矩阵和微博高阶特征输入到图注意网络中，模拟社交平台上微博间的情感交互行为并对微博进行情感分类。本发明的优势在于：第一、考虑了用户社交行为中的用户代表关系，这在一定程度上可以避免无效微博的引入。第二、将微博数据视为关系图数据，采用图注意网络对微博进行情感分析。提高了微博情感分析的性能。

本发明授权一种基于用户代表关系的多交互微博情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户代表关系的多交互微博情感分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1、对微博文本和用户社交行为数据进行预处理，转换为计算机能够处理的张量格式；具体过程包括： 首先，对微博文本的预处理；通过对微博微博进行特殊符号的移除、分词、停用词移除、Word2Vec向量训练与载入，将微博转换为计算机可以处理的微博句子张量格式；最终所有的微博表示为： 其中，微博数量为k，微博长度为l，词向量维度为ds； 最后，对用户社交行为数据的预处理；将用户间的社交行为定义为图G＝V,E,W，V为用户节点，E为用户之间的边，W为用户间的关系权重；采用LINE将用户关系网络嵌入为低维特征向量；嵌入过程通过最小化O来实现； 其中，wi,j表示用户i,j之间的社交关系权重，i,j表示用户i,j之间有边存在，表示用户i的低维嵌入向量，表示当视为上下文的向量；最终所有的用户表示为： 其中，用户数量为m，用户嵌入维度是dp； 步骤2、构建一个神经网络模型用于提取微博的高阶特征；具体过程包括： 首先，对于微博s∈S，首先通过卷积神经神经网络CNN获取微博的词间关系特征；卷积层的输出y为： y＝{y1,y2,...,yL} 其中yi表示第i个卷积核的输出，Wl和bl分别表示第l个卷积核的权重矩阵和偏置，表示卷积操作；表示在起始位置为n的窗口中，第l个卷积核的输出值，该窗口包含h个词；接着，通过最大池化层找出文本中的重要部分p并在最后一维度连接所有特征； p＝maxy 接着，通过双向长短期记忆网络Bi-LSTM和双向门控循环单元Bi-GRU提取文本上下文特征； hl＝BiLSTMp hg＝BiGRUhl 其中hl和hg分别为Bi-LSTM和Bi-GRU的输出； 然后，由于所有特征对于情感的贡献程度是不同的；注意力机制用于赋予特征不同权重；注意力机制层的输出为： Oi＝AttentionWi Qhg,Wi Khg,Wi Vhg 其中，Oi是第i个多头注意力机制的输出，Wl是线性层的权重矩阵，Q、K、V分别表示查询向量、键向量、值向量，Wi Q、Wi K、Wi V分别对应Q、K、V的权重，dk为K的维度； 其次，情感分类器通过平坦层Flatten压平所有特征，依次通过全连接层、特征归一化层BatchNormalization和softmax层得到每个情感类别的分布概率： 其中，Wa和ba表示全连接层的权重矩阵和偏置向量； 最后，经过模型训练，最终提取Flatten层的输出作为每个微博文本的高阶特征； Z＝{z1,z2,...,zi,...zk} 步骤3、构建微博关系矩阵，使关系微博间的情感一致； 步骤4、将步骤2构建的微博的高阶特征和步骤3构建的微博关系矩阵输入到图注意网络中进行情感交互并对微博进行情感分类；具体过程包括： 首先，根据情感一致性和情绪感染社会学理论构建微博关系矩阵： A＝UU+UFU 其中，UU和UFU分别代表情感一致性矩阵和情绪感染矩阵，U＝{ui,j}k×m表示用户j发布了微博i； 最后，将微博间的相似性考虑到微博关系矩阵A中： A＝fUU+UFU 其中coswsi,sj和costsi,sj分别表示微博si与微博sj的Word2Vec余弦相似度和Tf-idf余弦相似度。

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