BiasWatch: A Light weight System for Discovering and Tracking Topic-Sensitive Opinion Bias in Soc

作者提供了一个很新鲜的分析问题：研究用户对话题的偏向性，从而发现潜在的话题发起者和支持者（反对者）。和情感还是有一些差别的。可以用于用户推荐等过程。主要利用了文本和关系特征。

 

三大组件：

作者提出的系统主要包括了三个部分，其一是发现偏置的anchors，然后发现传播的bias，最后嵌入两者，得到regular用户的偏好。

首先，在发现anchor时，选择利用hashtag，给定seed，支持和反对，然后进行拓展，方法包括co-occurrence和signed information gain，其中后者首先训练svm，将用户进行分类，然后再根据信息量选择hashtags，然后利用hashtag集合识别关键用户。

然后，分析偏置传播网络。1，利用文本相似性，knn；2，利用link similarity，即转发网络——两者结合

最后，优化：将两者结合，得到其他节点的偏置度；去掉噪声情况

 

最核心的部分为第二部分的，hashtag的扩充。