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意见领袖是社交网络和社交媒体中的重要节点,是信息传播的关键性因素。在QQ群聊天中由于参与用户较多,各种话题比较繁杂,因此识别其中的意见领袖比较困难。基于此提出一种基于应答关系来挖掘QQ群中意见领袖的方法,该方法首先构建回应词词库,然后基于Aho-Corasick算法来匹配聊天文本中的回应词数据,构建出用户应答关系的网络结构,最后使用社交网络中重要节点识别的方法来发现意见领袖。该方法对QQ群中的意见领袖发现具有较高的准确率,在融合QQ群用户交互社交网络的节点重要性特征后,能够达到更好的意见领袖发现效果。 相似文献
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随着Web2.0技术的发展,微博网络已成为当前互联网中非常流行的网络应用,以即时性、碎片化、聚合性为特点的信息传播特性受到广大用户的欢迎。意见领袖在信息传播过程中发挥了重要的推动作用,有效地识别网络意见领袖,对于提高信息传播效果和可控性具有重要的现实意义。根据微博网络特点,提出一种基于多重链接的微博网络节点权重计算方法,根据节点权重计算结果并排序来识别意见领袖。采用T-Test、Kendall-tau和Spareman Rank三种统计学检验标准对不同的意见领袖识别算法进行对比实验,同时还对算法的准确率和召回率以及计算时间进行了实验。实验结果表明,从意见领袖识别能力、准确率和召回率以及计算时间等综合指标来看,该方法更具优势。 相似文献
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社交网络中的意见领袖在信息传播过程中起着重要的作用。传统的意见领袖挖掘仅基于网络结构,没有考虑特定话题或者事件下的作用,且目前基于话题的意见领袖挖掘仅基于单一的网络结构,并没有考虑到节点间的多种交互关系。本文提出一种基于多关系网络的话题意见领袖挖掘方法(Multi-relational networks, MRTRank),融合话题因素和节点间多种交互关系,通过一种属性网络表示学习算法,得到不同节点在多关系网络上的相似性,形成节点的转移概率矩阵,最终通过PageRank算法得到top-k个意见领袖。在真实Twitter数据集上的实验结果验证了本文提出的方法优于传统的意见领袖挖掘算法。 相似文献
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意见领袖挖掘是社会网络研究的重要课题,对于舆情控制、信息传播等方面具有重要意义。LeaderRank算法是一个有效的意见领袖挖掘算法。为提高LeaderRank算法的准确性和抗干扰能力,在LeaderRank算法基础上,加入用户之间的情感倾向、用户活跃程度,提出了改进的LeaderRank算法。基于SIR模型的实验验证表明,改进算法的准确性和抗干扰能力均得到了有效提升。 相似文献
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在线社交网络中的意见领袖通常是指在社交网络的信息传播中具有较大社会影响力的个体。针对当前意见领袖挖掘方法中只考虑社交网络的拓扑结构和节点的个体属性,缺乏信息传播中交互特征的问题,该文提出了基于扩展独立级联模型,并融入网络结构特征、个体属性和行为特征的意见领袖挖掘模型(extended independent cascade, EIC)。该模型以个体属性、个体在信息传播过程中的交互行为建立加权的传播网络,利用改进的CELF(cost effective lazy forward)算法,挖掘网络中影响力较大的个体。通过实验验证,在意见领袖的扩展核心率指标上,该算法优于拓扑结构类算法,且具有较好的稳定性,同时并未降低意见领袖的传播范围。 相似文献
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在微博的传播过程中,关键节点起着意见领袖的作用,在社交网络中发现关键节点对舆情的分析、控制等方面是非常有意义的,作为社交网络的传播节点,用户不仅与用户本身属性有关,还与微博消息的传播属性有关。对两种属性分别选取三个指标,利用层次分析法中构造判断矩阵的方法评估各个指标的权重,将用户系数和传播系数分别作为传播网络的节点和边的权值,形成双加权的网络拓扑图,然后建立考虑用户和传播属性的影响力评估算法来计算转发节点的影响力。通过与现有算法进行比较,表明本文的算法能够更加客观准确地评估关键节点在传播过程中的重要程度。 相似文献
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随着移动互联网的快速发展,用户逐渐成为社交媒体的主导者,新媒体的迅速崛起,改变了传统的信息传播的格局以及规律,经典的大众传播理论中的意见领袖、把关人等有了新的时代意义,在一定程度上得到进一步的扩展和延伸。在现有的意见领袖的挖掘中主要是从网络结构和用户行为研究方向,没有考虑到是否真正对用户产生影响这一重要的属性,本文以符号网络作为研究工具,通过赋予用户之间的观点关系链接相应的代表支持或者反对的符号,将传统的意见领袖挖掘算法结合符号网络中的能够描述用户观点变化的符号关系,将真正对用户产生影响的意见领袖挖掘出来,从而挖掘得出更加精准有效地意见领袖。 相似文献