A Heterogeneous Multimodal Graph Learning Framework for Recognizing User Emotions in Social Networks

📄 arXiv: 2501.07746v1 📥 PDF

作者: Sree Bhattacharyya, Shuhua Yang, James Z. Wang

分类: cs.SI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-01-13

💡 一句话要点

提出HMG-Emo框架，利用异构多模态图学习进行社交网络用户情绪识别。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交网络 用户情绪识别 异构图学习 多模态融合 图神经网络 深度学习 情感计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在社交网络用户情绪识别方面，未能充分利用多模态数据和深度学习技术，导致预测精度受限。
  2. HMG-Emo框架通过构建异构图来建模用户关系和多模态信息，并利用图神经网络进行情绪预测。
  3. 实验结果表明，HMG-Emo优于现有的基于手工特征的基线方法，验证了图神经网络方法的有效性。

📝 摘要（中文）

社交媒体平台的快速发展带来了海量的多模态用户生成内容。理解用户情绪对于改善沟通和理解人类行为具有重要价值。尽管情感计算领域取得了显著进展，但影响社交网络用户情绪的各种因素仍相对缺乏研究。此外，缺乏基于深度学习的方法来预测社交网络中的用户情绪，而利用现有的多模态数据可以解决这个问题。本文提出了一种基于异构图学习的社交网络个性化情绪预测的新方法。在此基础上，我们设计了HMG-Emo，一个异构多模态图学习框架，它利用基于深度学习的特征进行用户情绪识别。此外，HMG-Emo中包含一个动态上下文融合模块，能够自适应地整合社交媒体数据中的不同模态。通过大量的实验，我们证明了HMG-Emo的有效性，并验证了采用基于图神经网络的方法的优越性，其性能优于使用丰富的手工特征的现有基线。据我们所知，HMG-Emo是第一个基于多模态和深度学习的方法，用于预测在线社交网络中的个性化情绪。我们的工作强调了利用先进的深度学习技术解决情感计算中较少探索的问题的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交网络中用户情绪识别的问题。现有方法主要依赖手工设计的特征，难以充分利用社交网络中丰富的多模态数据（如文本、图像、用户关系等），并且缺乏深度学习模型的应用，导致情绪识别的准确率不高。

核心思路：论文的核心思路是利用异构图来建模社交网络中的用户关系和多模态信息，并使用图神经网络（GNN）来学习用户的个性化情绪表达。通过图结构，可以有效地整合不同模态的信息，并利用GNN强大的表示学习能力，从而提高情绪识别的准确率。

技术框架：HMG-Emo框架主要包含以下几个模块：1) 多模态特征提取模块：利用深度学习模型（如CNN、BERT等）从文本、图像等不同模态的数据中提取特征。2) 异构图构建模块：根据用户关系（如关注、好友等）和多模态信息构建异构图，其中节点表示用户，边表示用户之间的关系或多模态信息的关联。3) 图神经网络学习模块：利用图神经网络（如GCN、GAT等）在异构图上进行学习，聚合邻居节点的信息，从而学习用户的个性化情绪表达。4) 动态上下文融合模块：自适应地融合不同模态的信息，以更好地捕捉用户的情绪状态。

关键创新：HMG-Emo的关键创新在于：1) 提出了一种基于异构图学习的社交网络用户情绪识别框架，能够有效地整合多模态信息和用户关系。2) 设计了一个动态上下文融合模块，能够自适应地融合不同模态的信息。3) 将深度学习技术应用于社交网络用户情绪识别这一相对较少探索的领域。

关键设计：在异构图构建方面，论文考虑了多种用户关系，如关注关系、好友关系等，并利用不同的边类型来表示这些关系。在图神经网络的选择上，论文可能尝试了不同的GNN模型，如GCN、GAT等，并根据实验结果选择最优的模型。动态上下文融合模块的具体实现方式未知，可能采用了注意力机制或其他融合策略。损失函数的设计也未知，可能采用了交叉熵损失函数或其他适用于情绪分类的损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HMG-Emo框架在社交网络用户情绪识别任务上取得了显著的性能提升，优于现有的基于手工特征的基线方法。具体提升幅度未知，但论文强调了图神经网络方法的优越性，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台的情绪监控、舆情分析、个性化推荐等领域。通过准确识别用户情绪，可以及时发现潜在的心理健康问题，改善用户体验，并为企业提供更精准的市场营销策略。未来，该技术还可扩展到其他领域，如智能客服、在线教育等。

📄 摘要（原文）

The rapid expansion of social media platforms has provided unprecedented access to massive amounts of multimodal user-generated content. Comprehending user emotions can provide valuable insights for improving communication and understanding of human behaviors. Despite significant advancements in Affective Computing, the diverse factors influencing user emotions in social networks remain relatively understudied. Moreover, there is a notable lack of deep learning-based methods for predicting user emotions in social networks, which could be addressed by leveraging the extensive multimodal data available. This work presents a novel formulation of personalized emotion prediction in social networks based on heterogeneous graph learning. Building upon this formulation, we design HMG-Emo, a Heterogeneous Multimodal Graph Learning Framework that utilizes deep learning-based features for user emotion recognition. Additionally, we include a dynamic context fusion module in HMG-Emo that is capable of adaptively integrating the different modalities in social media data. Through extensive experiments, we demonstrate the effectiveness of HMG-Emo and verify the superiority of adopting a graph neural network-based approach, which outperforms existing baselines that use rich hand-crafted features. To the best of our knowledge, HMG-Emo is the first multimodal and deep-learning-based approach to predict personalized emotions within online social networks. Our work highlights the significance of exploiting advanced deep learning techniques for less-explored problems in Affective Computing.