摘要：情感在微博网络中传播并感染用户,对微博网络甚至现实世界都有重要影响.发现具有情感影响力的用户（情感影响者）对社会管理或制定市场策略等具有重要意义.本文建立了包含两种节点（用户,微博）和三种关系（转发,关注,发帖）的异质微博网络,利用微博情感相似性和用户情感行为相似性将其转化为只包含用户节点的同质网络,进而在该网络中使用随机游走模型发现情感影响者.贡献包含以下方面：利用微博情感相似性和用户的情感行为相似性验证了本文所构建微博网络的情感同配性,确认了情感影响在该网络中存在;提出EmotionRank模型用以寻找情感影响者;基于微博数据的实验结果有效验证了该模型的有效性和优越性.

关键词：微博网络 情感影响 情感相似性 情感同配性 

单位：北京邮电大学计算机学院 北京100876