[发明专利]一种用户情感倾向信息获得方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种用户情感倾向信息获得方法，其特征在于，所述方法包括：

根据目标用户对目标视频所发表的评论，预估表示所述目标用户对所述目标视频情感倾向的初始信息；

确定针对所述目标视频的评论中正向评论与负向评论间的第一混合程度；其中，所述第一混合程度表示针对所述目标视频的评论中正向评论与负向评论的分布情况；

根据所述目标用户对已评论视频所发表的评论和针对每一已评论视频的评论中正向评论与负向评论间的第二混合程度，估算所述目标用户对视频进行评论相对于其他用户对视频进行评论的差异度，其中，所述已评论视频为所述目标用户发表过评论的视频；所述第二混合程度表示每一已评论视频的评论中正向评论和负向评论的分布情况；

采用所述第一混合程度和差异度对所述初始信息进行修正，得到表示所述目标用户对所述目标视频情感倾向的最终信息，其中，所述差异度越大，对初始信息的修正幅度越小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标用户对目标视频所发表的评论，预估表示所述目标用户对所述目标视频情感倾向的初始信息，包括：

获得目标用户对目标视频所发表的评论中正向评论的第一总数量和负向评论的第二总数量；

根据所述第一总数量和第二总数量，预估表示所述目标用户对所述目标视频情感倾向的初始信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一总数量和第二总数量，预估表示所述目标用户对所述目标视频情感倾向的初始信息，包括：

计算所述第一总数量与第二总数量间的差值；

按照以下表达式，预估表示所述目标用户对所述目标视频情感倾向的初始信息：

其中，V^tag表示所述初始信息，diff表示所述差值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定针对所述目标视频的评论中正向评论与负向评论间的第一混合程度，包括：

统计针对所述目标视频的评论中正向评论的总数量，作为第三总数量；

统计针对所述目标视频的评论中负向评论的总数量，作为第四总数量；

计算所述第三总数量与第四总数量之间的信息熵；

根据所述第三总数量、第四总数量和所述信息熵，确定针对所述目标视频的评论中正向评论与负向评论间的第一混合程度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三总数量、第四总数量和所述信息熵，确定针对所述目标视频的评论中正向评论与负向评论间的第一混合程度，包括：

按照以下表达式，确定针对所述目标视频的评论中正向评论与负向评论间的第一混合程度：

其中，v₊表示所述第三总数量，v_-表示所述第四总数量，H(X)表示所述信息熵，ε表示所述第一混合程度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户对已评论视频所发表的评论和针对每一已评论视频的评论中正向评论与负向评论间的第二混合程度，估算所述目标用户对视频进行评论相对于其他用户对视频进行评论的差异度，包括：

获得每一参考评论反映的、且表示所述目标用户对该参考评论所针对的已评论视频情感倾向的参考信息，其中，所述参考评论为：所述目标用户对每一已评论视频所发表的评论；

根据每一参考评论对应的参考信息相对于该参考信息所针对的已评论视频对应的第二混合程度的差异，估算所述目标用户对视频进行评论相对于其他用户对视频进行评论的差异度，其中，已评论视频对应的第二混合程度为：针对已评论视频的评论中正向评论与负向评论间的混合程度。