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ELPS:一种高效的微博信息传播轨迹提取算法
引用本文:王悦,黄威靖. ELPS:一种高效的微博信息传播轨迹提取算法[J]. 计算机科学, 2014, 41(4): 233-238,255
作者姓名:王悦  黄威靖
作者单位:中央财经大学信息学院计算机系 北京100081;北京大学信息科学技术学院 北京100871
基金项目:本文受国家自然科学基金(60970143,8),北京市教委共建项目,中央财经大学研究生教育改革项目资助
摘    要:近年来,随着社会性网络服务应用(SNS)的流行与发展,SNS已成为人与人之间重要的交流渠道。SNS中大量用户产生的数据内容包含了社会网络中信息传播的客观知识,由此SNS可用于研究社会网络中公众舆论的变化趋势及信息传播的相关规律。由于SNS服务中节点规模大、其用户间的信息传播通常出现离散而稀疏的情况,需要高效的信息传播观察手段。为解决该问题,提出信息传播轨迹用于研究社会网络中信息传播的基本规律,具体的方法为:(1)提出信息传播轨迹(info-trajectory)模型以记录社会网络中信息传播的具体路径;(2)针对微博社会网络,提出几个高效的信息传播轨迹抽取算法;(3)根据已获取的信息传播轨迹研究用户间转发信息行为的时序规律;(4)提出算法K-advocators-discover用于发现社会网络中促进信息传播的top-k名用户;(5)提供充分的实验测试来将所提方法用于抽取新浪微博上热点话题信息的传播轨迹,并采用K-advocators-discover算法分析新浪微博中促进信息传播的用户。实验结果验证,所提方法能高效地提取微博中信息传播轨迹,挖掘其中促进信息传播的用户。

关 键 词:社会网络  图挖掘  信息传播轨迹
收稿时间:2013-05-09
修稿时间:2013-06-20

ELPS:An Efficient Information Trajectory Extracting Algorithm in Microblog
WANG Yue and HUANG Wei-jing. ELPS:An Efficient Information Trajectory Extracting Algorithm in Microblog[J]. Computer Science, 2014, 41(4): 233-238,255
Authors:WANG Yue and HUANG Wei-jing
Affiliation:Department of Computer Science,School of Information,Central University of Finance and Economics,Beijing 100081,China;School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University,Beijing 100871,China
Abstract:
Keywords:Social network  Graph mining  Information trajectory
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