随着互联网的发展，社交网络已成为人们表达情感和意见的重要平台。在社交网络中，用户之间的情感传播具有复杂性和动态性，传统的情感分析方法难以准确捕捉这种传播特性。因此，深度表示学习作为一种强大的工具，被广泛应用于社交网络中情感传播的研究中。
深度表示学习旨在通过多层神经网络结构学习数据的内在表示，从而捕捉复杂的特征。在社交网络中，情感传播的数据通常以图的形式存在，其中节点表示用户，边表示用户之间的关系。因此，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）成为研究情感传播的重要工具。
图神经网络是一种用于处理图结构数据的神经网络，它通过迭代地更新节点的表示来捕捉图的局部和全局特征。在图神经网络中，每个节点都有一个初始表示，然后通过聚合其邻居节点的表示来更新自己的表示。
// 伪代码示例：图神经网络的更新过程
for each node v in graph G:
initialize representation h_v
for k = 1 to K: // K表示迭代次数
aggregate neighbor representations to update h_v
利用图神经网络，可以构建情感传播模型来捕捉用户之间的情感影响。模型通常包括以下几个步骤：
为了验证模型的有效性，可以在真实社交网络数据集上进行实验。实验结果表明，利用深度表示学习的方法可以显著提高情感分析的准确性。同时，通过可视化分析，可以直观地看到情感在社交网络中的传播过程。
本文深入探讨了社交网络中情感传播的深度表示学习研究，特别是利用图神经网络进行情感分析的方法。实验结果表明，该方法能够准确捕捉用户之间的情感传播特性，提高情感分析的准确性。未来，将继续探索更高效的深度表示学习算法，以应对社交网络中情感传播的复杂性。