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。     

一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法

提出了基于传统的PageRank算法的改进模型评估微博社区博主的影响力。微博社区中博主的影响力反映其话语权的大小,是研究微博社区的核心概念之一。通过对平均度、聚类系数和平均路径长度等网络特征指标的统计,验证了微博社区网络具有"小世界"的显著特性。从用户活跃度和博文质量两个角度出发,构建了博主影响力的评价指标,引入了博主传播能力这个因子,利用PageRank算法的思想设计了新的影响力排名(Influence Rank)算法模型来评估博主影响力。通过实验对比发现Influence Rank算法在考虑节点间的关系之外还考虑了节点本身的特性,能够更加准确客观地反映博主的影响力排名。     

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。     

基于用户反馈与主题关联度的网页排序算法改进

针对传统PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣及偏向旧网页的问题,提出一种基于用户反馈与主题关联度的网页排序改进算法。该算法为了更好满足用户的检索需求,利用用户对链接的点击量、链接结构及网页浏览时间来构成用户反馈因子,同时结合网页内容的主题关联度因子,共同对网页PR值进行适当修正与合理分配。为了改善网页排序的效果,算法通过添加时间相关因子,对新网页作出一定补偿,使得新网页一定程度上浮,旧网页下沉。实验结果表明,所提算法在相同实验环境下,相对于传统PageRank算法,提升了用户搜索满意度平均值约2.1%,达到了优化网页排序效果的预期研究目标。     

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。     

一种多维度微博用户影响力改进算法

根据PageRank算法中一个网站的PR值由所有链向它的网站的PR值决定,提出了一种多维度的基于用户自身影响力和传播影响力的用户影响力改进算法BPPI(Based on users’Personal and Propagating Influence)。基于用户的个人信息、活跃度、关注度,以及点赞、评论、转发的互动行为,从用户本身和微博博文传播两个方面,综合计算出用户的自身影响力和传播影响力,最终得到用户影响力,改进了PageRank算法中初始PR值和传递PR值分配不合理的问题。根据最新的微博数据集上的实验结果,与同类型的算法相比,该算法更能准确、客观、全面地评估微博用户影响力。     

基于PageRank的多维度微博用户影响力度量

以新浪微博为研究对象,提出一种适用性更广、考虑因素更全面的微博用户影响力度量算法,将用户基本属性、用户交互行为和用户博文内容三个维度因素融入传统PageRank算法中,提出了一种多维度微博用户影响力度量算法——MDIR（multi-dimension influence rank）。实验结果表明,MDIR算法相较于其他常用的五种影响力度量算法,能更加全面、真实地反映微博用户的实际影响力。     

一种改进的微博用户影响力评估算法

在已有PageRank算法构建的微博用户影响力评估模型中,存在用户自身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其影响力被误判下降的问题。为此,综合考虑用户自身的属性,基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本影响力,通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在影响力,结合用户不同好友的质量,基于改进的PageRank算法构建微博用户影响力评估算法。实验结果表明,与改进BWPR算法相比,该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%,能准确、客观地反映微博用户的实际影响力,可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。     

PageRank模型的改进及微博用户影响力挖掘算法

随着Web技术的发展,微博逐渐成为当下最流行的社交平台之一。微博中用户影响力计算是相关研究中的焦点问题。通过对PageRank模型的改进,提出一种新的用户影响力挖掘算法PR4WB(PageRank for Micro Blogs),解决了传统的PageRank算法由于页面权威值的等分传递带来的潜在误差过大的问题。PR4WB算法在考虑微博中用户关系的同时,利用社会网络概念将自身的活跃度、博文质量及可信性加以关联,形成动态的评价模型。基于Twitter数据的实验表明,PR4WB算法能更加准确、客观地反映出用户的实际影响力。     

基于MapReduce的微博用户搜索排名算法

在微博搜索领域,单纯依赖于粉丝数量的搜索排名使刷粉行为有了可乘之机,通过将用户看作网页,将用户间的“关注”关系看作网页间的链接关系,使PageRank关于网页等级的基本思想融入到微博用户搜索,并引入一个状态转移矩阵和一个自动迭代的MapReduce工作流将计算过程并行化,进而提出一种基于MapReduce的微博用户搜索排名算法。在Hadoop平台上对该算法进行了实验分析,结果表明,该算法避免了用户排名单纯与其粉丝数量相关,使那些更具“重要性”的用户在搜索结果中的排名获得提升,提高了搜索结果的相关性和质量。     

基于PageRank的页面排序改进算法

首先对PageRank算法进行了一般性介绍,研究了现有的基于链接结构的改进算法.在此基础上,指出PageRank算法给不同网页分配相同的Pagegank值影响了网页的排序质量,提出了一种基于多层分类技术的改进算法HCPR,并对PageRank和HCPR算法进行了相应测试和比较.实验结果表明,HCPR的排序结果比PageRank提高了约15.3%的相关度.     

基于用户兴趣的PageRank算法改进策略

随着互联网海量信息的不断涌现,根据用户的兴趣提供相关查询结果,是现有搜索引擎要考虑的一个问题,PageRank算法是基于链接的排序算法,已在Google搜索引擎广泛应用,但其忽略了用户个性化需求。采用网页预分类技术,来表示用户查询的兴趣度,进一步提出改进传统的PageRank算法,从而能适当提高用户在使用搜索引擎方面的个性化需求。     

基于PageRank算法的搜索引擎优化策略

在介绍Google等搜索引擎最常用的PageRank搜索结果排名算法的基础上，详细阐述了各种网页链接结构对基于PageRank算法的网站搜索引擎排名结果可能产生的影响，并分析了实际应用中网站针对PageRank算法的各种优化策略，讨论了各自的优点。     

基于PageRank和锚文本的网页排序研究

网页和纯文本结构差异性决定了传统的IR排序技术不能适应网络发展。为合理排序检索结果,引入了基于文献引文分析法原理的链接分析方法。该方法对被多个网页链接的网页赋予较高评价,同时考虑锚文本与查询词的相似度。源网页质量参差不齐,链向相同网页的锚文本质量也有优劣之分,但高质量源网页的锚文本不一定比质量低源网页的准确。对相似度高的锚文本加以修正,即通过计算查询词和锚文本相似度,对于相似度较高但源于PageRank值低的源网页的锚文本加以补偿,并重新排序查询结果。     

基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法

微博网络中的每一个节点代表一个微博用户,微博用户之间除了存在一定的社会关系外,用户本身也具有一定的特性。用户之间明显的链接关系可以为社区发现提供重要的线索,但两个用户之间如果有相似的兴趣,那么即使用户之间没有明显的链接关系他们也可能加入到同一个社区,而传统的社区发现方法大多基于单个方面进行考虑。所以,提出一种结合链接分析和用户兴趣的微博社区发现方法。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。     

基于个人属性特征的微博用户影响力分析

为提高微博话题中关键人识别的准确性, 提出了一种基于个人属性特征的用户影响力分析方法——PBF方法。该方法利用信息传播特征对用户影响力进行度量, 结合个人属性特征对其进行回归分析, 找出最能反映用户影响力的属性特征, 进而利用这些特征对用户影响力进行预测。实验结果表明, PBF方法的识别效率要明显高于RNF方法, 有效提高了关键人识别的准确性。