首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于PageRank的微博用户影响力算法研究
作者姓名:孙红  左腾
作者单位:上海理工大学,上海理工大学
基金项目:国家自然科学(6117027);国家自然科学(61472256),上海市教委科研创新重点项目(12zz137),沪江基金(C14002)
摘    要:随着Web技术的发展,微博已经成为最受欢迎的社交平台之一了。在中国,微博用户规模已经达到了2.42亿。微博用户影响力计算对社会信息在微博里面有效传播,正确传播,健康传播有着非常重要的意义。本文以新浪微博数据为实验的对象,通过改进传统的PageRank模型,提出了的新型用户影响力排名算法---MBUI-Rank(Micro-Blog User Influence Rank)算法。在考虑传统PageRank方法的用户链接关系的同时,MBUI-Rank算法还考虑到微博用户自身行为活动,构建用户对微博的影响的动态挖掘模型。实验结果表明,MBUI-Rank算法与传统的PageRank算法相比,可以更加真实有效地反映微博用户的实际影响力。

关 键 词:PageRank  微博  用户影响力  用户自身行为活动
收稿时间:2016-12-21
修稿时间:2018-02-27
点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号