计算机工程与科学

作者：周忠宝, 朱文静, 王皓, 郭修远, 王立峰

单位：1.湖南大学工商管理学院，湖南 长沙 410082；2.湖南大学新闻与传播学院，湖南 长沙 410082

关键词：社交媒体,关键意见领袖,弹幕文本挖掘,卷积神经网络,

基金：国家自然科学基金（71771082）;湖南省社科基金（20YBA060）;湖南省杰出青年科学基金（2017JJ1012）;湖南省“芙蓉学者奖励计划”

社交媒体关键意见领袖KOL为品牌营销带来更多机会，所以备受广告主青睐，但KOL行业的低门槛进入和数据造假行为，导致广告主无法快速找到与自身品牌匹配的KOL。基于以上背景，对KOL发布在社交平台的视频进行研究，对视频中的弹幕文本进行动态主题分析，刻画弹幕主题随时间的变化，同时使用卷积神经网络模型对含有广告的视频弹幕文本进行情感分析，进一步分析观众对于KOL推广行为的情感极性。实验结果表明，本文提出的KOL分析方法更加全面具体地评估了KOL的商业价值，能够帮助广告主高效找到合适的KOL。

来源：2022年第3期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

查看计算机工程与科学杂志2022年第3期