摘要：在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MFP（Multi-Feature PageRank）.实验表明,该算法可有效地挖掘潜在的意见领袖节点,能够获得较高的支持率.

关键词：社交网络 话题 情感分析 意见领袖 

单位：东南大学计算机科学与工程学院; 江苏南京210096; 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室; 江苏南京210096