Känslor spelar en viktig roll i det dagliga livet, vilket gör känsloförutsägelsen viktig. Hittills gör de flesta av hjärtats tillståndsmetoder känsloförutsägelser för massorna som är ogiltiga för individer. I detta dokument föreslår vi en ny känsloförutsägelsemetod för individer som bygger på användarnas intresse och socialt inflytande. För att balansera användarnas intresse och sociala inflytande föreslår vi vidare en enkel men effektiv viktinlärningsmetod där vikterna erhålls från användarnas beteenden. Vi utför experiment i verkliga sociala medier nätverk, med 4257 användare och 2.152.037 mikrobloggar. De experimentella resultaten visar att vår metod överträffar traditionella metoder med betydande prestandavinster.
REF kombinerar text, bild och social information från användarna och föreslår en metod för att förutsäga känslor på användarnivå.
User interest and social influence based emotion prediction for individuals
{'venue': "MM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}