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微博情感分析是社交媒體挖掘中的重要任務之一，在個性化推薦、輿情分析等方面具有重要的理論和應用價值．挖掘性能良好且可同步進行文檔主題分析與情感分析的主題情感模型，近年來在以微博為代表的社交媒體情感分析中備受關注，然而，絕大多數現有主題情感模型都只簡單地假設不同微博的情感極性是互相獨立的，這與微博生態的現實狀況不相一致，從而導致這些模型無法對用戶的真實情感進行有效建模．基于此，綜合考慮了微博用戶相互關聯的事實，提出了基于LDA和微博用戶關系的主題情感模型SRTSM（social relation topic sentiment model）．該模型在LDA中加入情感層與微博用戶關系參數，利用微博用戶關系與微博主題學習微博的情感極性．針對新浪微博真實數據集上的大量實驗結果表明：與代表性算法JST，Sentiment-LDA及DPLDA相比較，SRTSM模型能夠對用戶真實情感與討論主題進行更加有效的分析建模．
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