【摘要】社交网络的意见领袖在知识传播、舆情控制、商业营销等领域扮演重要角色。主题评论是用户意见的来源,情感分析有助于识别用户对意见领袖的情感倾向。为此,对用户言论主题分类,提取具有专业知识的主题帖。针对主题评论的情感极性不均衡分布情况,改进情感分类方法,最终构建关注、情感综合边权重矩阵。在此基础上,提出一种基于用户网络结构与情感倾向的Leader-PageRank算法。以汽车论坛为例,实验对比发现,Leader-PageRank能够结合社交网络的用户交互,有效识别在专业领域具有影响力的正面意见领袖。