本文的任务是异构符号网络上的情感链接预测。综合情感网络（sentiment network）、社交网络（social network）和用户属性网络（profile network），通过深度自编码器得到的用户表征，经过融合后进行情感链接预测。

符号网络是指边具有正或负符号属性的网络，其中，正边和负边分别表示积极的关系和消极的关系。真实世界的许多复杂网络中都存在对立的关系，尤其是在信息、生物和社会领域.利用边的符号属性去分析、理解和预测这些复杂网络的拓扑结构、功能、动力学行为具有十分重要的理论意义，并且对个性化推荐、态度预测、用户特征分析与聚类等都具有重要的应用价值。

本文针对的是普通用户对于名人的情感（态度），可以是正面的，也可以负面的。情感值的取值范围为[-1,1]。

之前的研究主要集中在文本内容的情感分析，却忽略了社交网络、用户属性等信息。所以在没有文本内容可以使用的时候，这些方法就无法工作，巧妇难为无米之炊。所以本文探究了融合社交网络、用户属性等副信息时，如何进行情感链接预测。

1. 第一个挑战是社交网络中往往没有显示的情感链接，所以缺少这样的数据集。
2. 第二个挑战是如何充分利用已有的各种信息，达到较好的预测效果。

本文介绍了在StringBuffer追加中使用字符而不是字符串作为单字符值的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

我真的需要此PMD规则吗?以下两段代码之间在性能上有很大区别吗?

将字符追加为char总是比将其追加为String更快.

但是性能差异重要吗?如果只执行一次，则不会.如果它在一个循环中重复其身体一百万次，那么是的，这可能很重要.

如果在编译时已经具有该字符，则只需将其附加为字符即可.如果将其存储在String类型的变量中，请不要麻烦访问它，例如使用String.charAt(0)或其他方式，只需添加String.

喜欢 类到 . StringBuilder更快，因为它的方法不同步(大多数情况下不需要).

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