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社交网络用户影响力分析ABP算法研究与应用
作者姓名:张晓双  夏群峰  刘渊  徐雁飞
作者单位:;1.江南大学数字媒体学院;2.江南计算技术研究所
基金项目:江苏省自然科学基金(BK20151131);中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51614A)
摘    要:社交网络作为一种交往方式,已经深入人心。其用户数据在这个大数据时代蕴藏着大量的价值。随着Twitter API的开放,社交网络Twitter俨然成为一个深受欢迎的研究对象,而用户影响力更是其中的研究热点。PageRank算法计算用户影响力已经由来已久,但是它太依赖于用户之间的关注关系,排名不具备时效性。引入用户活跃度的改进PageRank算法,具备一定的时效性,但是不具有足够的说服力和准确性。研究了一种新的基于时间分布用户活跃度的ABP算法,并为不同时段的活跃度加以相应的时效权重因子。最后,以Twitter为研究对象,结合社交关系网,通过实例分析说明ABP算法更具时效性和说服力,可以比较准确地提高活跃用户的排名,降低非活跃用户排名。

关 键 词:社交网络  数据获取  用户影响力  ABP算法
收稿时间:2016-04-18
修稿时间:2017-03-25
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