基于PageRank的微博用户影响力算法研究 |
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作者姓名: | 孙红 左腾 |
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作者单位: | 上海理工大学,上海理工大学 |
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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) |
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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。
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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 |
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