摘 要：【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现，对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度，对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征，采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测，并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习，证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系，据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字：微博；转发；内容分析；情感理论研究 情报科学 第36卷第4

微博帖子的舆论分析是一种新趋势，其中微博话题的情感倾向分析是情感分析的热点。 根据内容的特点和中文微博帖子的各种关系，分别构建情感词词典，网络语词典和表情符号词典，然后根据词组路径和情感倾向的多种特征，实现情感分析算法。微博主题。 利用微博客的转发，评论，共享等方式，我们迈出了下一步，根据多种特征优化算法。 根据实验结果，我们的方法极大地提高了微博话题情绪倾向识别的性能。