A Systematic Framework for Sentiment Identification by Modeling User Social Effects
Rattachement africain : us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Social media is becoming a major and popular technological platform that allows users to express personal opinions toward the subjects with shared interests. Identifying the sentiments of these social media data can help users make informed decisions. Existing research mainly focus on developing algorithms by mining textual information in social media. However, none of them collectively consider the relationships among heterogeneous social entities. Since users interact with social brands in social platforms, their opinions on specific topics are inevitably dependent on many social effects such as user preference on topics, peer influence, user profile information, etc. In this paper, we present a systematic framework to identify sentiments by incorporating user social effects besides textual information. We apply distributed item-based collaborative filtering technique to estimate user preference. Our experiments, conducted on large datasets from current major social platforms, such as Facebook, Twitter, Amazon.com, and Flyertalk.com, demonstrate that incorporating those user social effects can significantly improve sentiment identification accuracy.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Systematic Framework for Sentiment Identification by Modeling User Social Effects
- Date Crossref
- 01/08/2014
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
University of Illinois Chicago pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Northwestern University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Samsung (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
-
Suzhou University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Dept. of Inf. & pays non établi dans la noticeInstitution
-
Northwestern Univ. pays non établi dans la noticeInstitution
-
Samsung Res. America pays non établi dans la noticeInstitution
-
Sch. of Comput. Sci. & pays non établi dans la noticeInstitution
University of Illinois Chicago, Northwestern University et Samsung (United States), avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.