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融合用户行为和内容的微博用户影响力方法
引用本文:师亚凯,马慧芳,张迪,鲁小勇.融合用户行为和内容的微博用户影响力方法[J].计算机应用研究,2016,33(10).
作者姓名:师亚凯  马慧芳  张迪  鲁小勇
作者单位:西北师范大学计算机科学与工程学院,西北师范大学 计算机科学与工程学院,西北师范大学,西北师范大学计算机科学与工程学院
基金项目:(61363058);甘肃省自然科学研究基金(145RJZA232, 145RJYA259, 1606RJYA269),甘肃省教育厅项目(2013B-007, 2013A-016),中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金(IIP2014-4),青年教师科研能力提升计划项目计划(NWNU-LKQN-12-23)的资助。
摘    要:为了模拟信息在微博环境中的传播情况,根据微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)和微博内容,提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力算法。通过对微博用户行为的分析,得到行为因子数据,进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵,继而运用狄利克雷分配(LDA)模型进行潜在主题分布的识别,通过KL(Kullback Leibler)散度的方法得到用户之间的相似性,最后结合用户影响力权值,得到用户的影响力。实验表明,此算法较为有效。

关 键 词:微博  影响力  用户行为  信息传播  LDA模型
收稿时间:2015/6/26 0:00:00
修稿时间:2016/8/16 0:00:00

Microblog User Influence Algorithm based on User Behavior and Content
Shi Yakai,Ma Huifang,Zhang Di and Lu Xiaoyong.Microblog User Influence Algorithm based on User Behavior and Content[J].Application Research of Computers,2016,33(10).
Authors:Shi Yakai  Ma Huifang  Zhang Di and Lu Xiaoyong
Affiliation:College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University,,College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University,College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University
Abstract:. In order to simulate the propagation of information in microblog environment, a microblog user influence algorithm based on user behavior(post, follow, forward and comment)and content is presented. Behavior factor data can be obtained through the analysis of the behavior of microblog user, and then the user influence weight can be calculated. The word co-occurrence matrix is established using the microblog content, and then LDA(Latent Dirichlet Allocation) is used to identify the potential topic distribution. KL (Kullback Leibler) divergence is applied to obtain the similarity between users, the user influence is finally acquired based on use influence weight. Experiments show the effectiveness of this algorithm.
Keywords:Microblog  User  Influence  User  Behavior  Information  Propagation  Latent  Dirichlet Allocation
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