基于行为权值的微博用户影响力度量算法

用户影响力度量是目前微博研究的基础和热点方向,为了提高微博传播影响力度量的准确性,提出一种基于行为权值的微博用户影响力度量算法。对网络用户的转发、评论和提及等行为进行分析,将数据输入到最小二乘支持向量机中进行学习找到最合理的权值,并建立传播影响力度量模型,采用具体数据对算法的性能进行仿真测试。结果表明,相对于其他微博用户影响力度量算法,该算法不仅提高了微博用户影响力的度量准确性,而且可以准确刻画各种用户行为对网络传播力贡献。     

基于R-C模型的微博社区用户影响力分析

微博社区中用户的影响力对微博信息的有效传播具有重要意义。为了快速并准确地寻找微博社区信息传播的规律,提出一种基于微博社区计算用户影响力的USR算法。首先提取种子用户的数据,利用R-C模型进行微博社区发现,在划分好的社区中选取一个社区;然后依据USR算法,对社区内的用户进行影响力计算;最后输出用户的影响力。以新浪微博数据集为例,提出孤立点的概念和信息传播实际影响人次覆盖率评价指标,将USR算法与传统影响力算法进行对比。实验结果表明,使用USR算法能够得到较优的结果。     

面向微博话题的用户影响力分析算法

微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分，一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题，提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序（TSRank）算法。首先，基于微博话题分析用户转发行为时间性，进一步构建用户转发和用户博文转发两种话题转发关系网络，预测用户话题信息传播能力；然后，分析用户个人历史微博和背景话题微博文本内容，挖掘用户与背景话题之间的关联性；最后，综合考虑用户话题信息传播能力以及用户与背景话题间关联性计算微博用户影响力。爬取新浪微博真实话题数据进行实验，实验结果表明，话题关联度更高用户的话题转发量明显大于关联度很低的用户，引入用户转发行为时间性相比无转发时间性，TSRank算法的捕获率（CR）提高了18.7%，进一步与典型影响力分析算法WBRank、TwitterRank和PageRank相比，TSRank算法在准确率和召回率上分别提高了5.9%、8.7%、13.1%和6.7%、9.1%、14.2%，验证了TSRank算法的有效性。该研究成果对社交网络的社会属性、话题传播等理论研究以及好友推荐、舆情监控等应用研究具有支撑作用。     

基于HRank的微博用户影响力评价

针对微博社交网络平台中的用户影响力评价问题,提出了一种基于HRank的评价算法。该算法将评价科学家科研绩效影响力的判定参数H指数引入进来,构造出能反映用户影响覆盖度的粉丝H指数和用户微博受追捧程度的微博被转发H指数,以分别表征用户的静态特征和在微博平台上的动态行为特征。在此基础上,结合粉丝H指数和微博被转发H指数构建出对用户影响力进行综合评价的HRank模型。粉丝数与用户影响力的相关性不是很强,同样数据集下相对PageRank,HRank用户影响力模型与新浪用户影响力官方排名更为接近,可有效实现对微博用户影响力的客观评判。     

融合用户行为和内容的微博用户影响力方法

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。     

融合用户自身因素与互动行为的微博用户影响力计算方法

由于微博高影响力用户在商品营销、社会舆论引导等方面起着重要的作用,因此挖掘高影响力用户成为了微博社交网络中的热点研究问题。针对微博用户影响力计算中存在交互行为与用户自身因素分析不全面的问题,提出了微博用户影响力计算方法MBUI-SFIM(Micro-blog userinfluence based on user’s self-factors and interaction computing model)。该方法考虑了微博用户直接影响力和间接影响力两个方面:在用户直接影响力计算中,通过对用户的自身因素如微博用户粉丝数、用户活跃度、近期微博质量等的分析,计算出用户的初始影响力,然后分析用户互动行为如用户的微博可见率、微博用户互动系数,计算出用户传播能力,最后将初始影响力与用户传播能力相结合,基于改进PageRank算法计算出用户直接影响力;在用户间接影响力计算中,通过对用户网络图连接结构进行分析,根据不相邻用户连接路径的不同,将用户间接影响具体分为简单路径、重复路径、复杂路径3种情况进行讨论,从而计算出用户间接影响力。实验结果表明,相比PageRank算法和MR-UIRank算法,所提算法在用户排名准确性上分别提高了14.8%和8.3%。     

基于用户特征属性的微博话题关键用户挖掘

针对微博话题存在时效性的特征以及用户之间交互行为特征,在经典PageRank算法的基础上,提出基于用户交互的微博用户挖掘算法来有效挖掘推动微博话题流行的关键用户。首先,介绍了微博话题关键用户的定义及其相关特征;其次,由于传统模型未考虑用户交互以及时间属性的影响,所以融合了时间属性以及用户之间交互特征,同时结合微博网络结构提出了MUR算法;最后,将算法与经典PageRank算法和TS算法做了比较。实验结果表明,模型在微博话题用户的时效性、话题推动以及对粉丝的影响力等方面表现较好,证明了模型的合理性和有效性。     

基于概率生成模型的微博话题传播群体划分方法

事件以话题形式在微博中迅速传播,并能够产生巨大的影响力。因此,对 参与 话题传播过程的用户进行分析以及发现具有不同主题兴趣情感倾向性的群体受到政府和企业的广泛关注。现阶段,绝大多数应用到微博的群体发现算法都是从单个用户出发,仅考虑了用户社会联系,与用户共享内容相隔离,其群体发现的结果不具有语义信息。少数算法综合了用户社会联系与内容,却忽略了微博本身的结构特性。因此从微博话题的角度出发,综合考虑话题传播过程中的用户交互、微博文本内容以及情感极性,同时结合用户的行为信息,提出了一个基于概率生成模型的微博话题传播群体划分方法BP-STG。采用吉布斯抽样对模型进行推导,不仅能够挖掘出具有不同主题倾向性的群体,同时还能够挖掘出群体的情感倾向分布以及用户在群体中的活跃度及其行为表现。此外,模型还能够推广到许多带有社交网络性质的媒体中。在获取的新浪微博两个话题数据集上的实验表明,BP-STG模型不仅能够有效地对微博话题传播群体进行划分,而且能够发现群体内部活跃用户以及用户在群体中的行为模式。     

一种新的微博社区用户影响力评估算法

近年来,微博用户都凭借其自身在社区中的影响力来对信息传播做出贡献,尤其是活跃的大V用户能够引起信息广泛的传播。为了在微博社区中提高用户影响力衡量的准确性,提出了一种基于传统的PageRank算法和用户交互行为的用户影响力改进算法(IUIR算法),此算法通过直接质量指数和间接质量指数来构建微博用户的质量指数,再结合近期用户的活跃度来构造用户影响力评价公式。在新浪微博数据集上进行实验,并与传统的PageRank算法作比较,结果表明,该算法能够更有效地反映微博用户影响力的排名。     

基于MapReduce的新型微博用户影响力排名算法研究

微博凭借其即时发布、实时传播、简便易用的特点逐渐成为最为主流的自媒体平台。用户影响力评价是微博社交网络中基本而又重要的问题,它对于优化与推动社会信息传播来说有着重要意义。以新浪微博为实验对象,通过综合考虑微博用户关系网络特性和用户行为,结合MapReduce编程计算模型,提出了一种基于MapReduce的新型用户影响力排名算法——QRank。在Hadoop平台上的实验结果表明,QRank算法具有良好的可扩展性,能够有效结合微博用户关系网络与行为特性,从而更加真实与充分地反映用户的实际影响力。     

基于关联关系的微博用户可信度分析方法

随着微博研究的深入,对微博用户可信度的评价成为一个研究热点。针对微博用户可信度评价的问题,提出了一种基于关联关系的用户可信度分析方法。以新浪微博为研究对象,首先从用户的资料信息、交互信息和行为信息三个方面出发,分析了用户的7个相关特征,利用层次分析法（AHP）,进而得到用户自评价可信度;然后以用户自评价作为基点,以用户关系网络作为载体,结合用户之间潜在的用户互评关系,通过改进PageRank算法,提出了用户可信度评价模型User-Rank,进而,利用关系网络中其他用户对待分析用户的可信度进行综合评价。大规模的微博真实数据的实验表明,所提方法能够取得良好的用户可信度评价效果。     

基于Spark GraphX和社交网络大数据的用户影响力分析

利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户以实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力。为解决该问题,本文提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模型,综合考虑了用户连接程度和活跃程度,并以支持大规模并行图计算的Spark GraphX为工具,快速高效地实现了微博用户影响力的定量分析与评价。实验结果表明,本文所提方法效率更高,得到的用户影响力结果更接近真实情况。     

微博中用户标签的研究

微博环境中用户可以为自己添加标签,用户所添加的标签往往被视为是对自身特点和兴趣的重要描述信息.标签中所包含的信息可能有助于建立精确的用户描述,因此在个性化推荐、专家检索、影响力分析等应用中有潜在的应用价值.首先,在大规模数据上分析和研究了微博中用户添加标签的行为及标签内容分布的特点;之后,通过主题模型对用户的微博内容进行分析,实验结果表明:用户的标签越相似,微博内容也越相似,反之亦然;随后,分析了用户关注关系与微博和标签内容之间的联系,实验结果显示,有关注关系的用户之间微博和标签的内容越相似;基于这个发现,分别使用标签内容和微博内容对真实微博数据中的用户关注关系进行预测,结果表明:基于标签的预测方法其效果明显优于基于微博内容的预测方法,显示出用户标签在描述用户兴趣方面的价值.     

基于领域的影响力最大化与病毒营销

近年来随着新浪微博、人人网等社交网络新媒体的涌现,线上影响力传播得到了越来越多企业和研究机构的关注。如何在给定资源的约束下实现最大的传播范围(影响力最大化问题),对病毒营销等市场战略的有效开展有着重要意义。如果能充分利用社交网络上的异质性信息来更准确地定位用户所属的领域,进而基于领域实现影响力最大化,将对从整体角度出发的传统研究和片面的结构或内容角度的研究形成很好的补充。该文同时利用新浪微博上用户之间的社交关系和微博内容的话题两个维度的信息将用户划分为不同的领域;进而提出了一种基于贪心和动态规划混合的改良算法实现基于领域的影响力最大化。实验表明该文的领域影响力模型较好优化了传统影响力最大化的时间消耗,同时拥有相近的精度。     

基于用户意图的微博文本生成技术研究

微博是个人和组织用户分享或获取简短实时信息的重要社交平台,微博文本自动生成技术能帮助用户在微博平台上快速实现各种社交意图。为辅助用户发表博文并表达社交意图,提出一种基于用户意图的微博文本生成技术,以挖掘提取微博文本特征,并在给定微博主题的条件下生成与用户意图相一致的微博文本。采用预训练语言模型与微调相结合的方法,在预训练语言模型GPT2上实现联合主题和用户意图的文本控制生成,以及具备用户对话功能的文本预测生成。实验结果表明,该技术生成的文本具有较高的可读性且符合微博文本语言风格,结合主题和5类用户意图的生成样本人工评分达77分以上。     

基于人工免疫危险理论的微博水军用户检测研究

将人工免疫危险理论引入到用户行为特征的分析中,以有效地识别微博水军用户。以新浪微博为例,分析了新浪微博水军的行为特征,选取微博总数、微博等级、是否认证、阳光信用、粉丝数等特征属性,将属性分析结果作为区别水军与正常用户的特征信号,并基于树突状细胞算法(Dendritic Cells Algorithm,DCA)实现新浪微博水军的识别。使用新浪微博用户的真实数据对算法的有效性进行了验证和对比实验,结果表明该方法能够有效检测出新浪微博中的水军用户,具有较高的检测准确率。     

基于PageRank的微博用户影响力算法研究

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。     

社交网络用户标签预测研究

随着社交网站的流行以及用户的大规模增加,社交网络用户行为分析已经成为社交网站进行网站维护、性能优化和系统升级的重要基础,也是网络知识挖掘和信息检索的重要研究领域。为了更好地理解社交网络用户添加个人标签的行为特征,该文基于大约263万个微博用户的真实数据,对用户标签的分布进行了研究和分析。我们主要考察了用户标签的宏观分布特征,以及用户标签与关注对象的标签分布之间的联系,发现微博用户给自己添加标签时,在开始阶段倾向于使用反映个性的标签,之后会出于从众心理而选用大众化标签。我们将研究发现运用到基于关注关系的标签预测算法中,结果证实相关分析对于社交网站的标签推荐等课题具有一定的参考意义。