本文關(guān)鍵詞：基于在線社會網(wǎng)絡(luò)的用戶影響力研究

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【摘要】：對大規(guī)模的在線社會網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行了較為系統(tǒng)的分析,結(jié)果表明社會網(wǎng)絡(luò)的入度、出度、發(fā)文數(shù)等基本符合冪律分布。社會網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性也使得強(qiáng)連通關(guān)系呈現(xiàn)"紡錘體"形狀。該文從用戶的閱讀概率角度引入用戶的發(fā)文行為、瀏覽行為與標(biāo)簽社區(qū)小世界屬性等對用戶的社會影響力模型進(jìn)行建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示PTIM模型融合了發(fā)文行為與小世界屬性等特性,在最具影響力用戶節(jié)點(diǎn)、用戶粉絲數(shù)、認(rèn)證用戶數(shù)與人工標(biāo)注的相對用戶影響力大小等指標(biāo)上均表現(xiàn)出穩(wěn)定的性能。
【作者單位】： 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室清華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)國家實(shí)驗(yàn)室(籌);
【基金】：國家863高科技項(xiàng)目(2011AA01A205) 國家自然科學(xué)基金(60903107,61073071)
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 3.09億,較2011年增長了5　873萬,網(wǎng)民中微博用1　引言戶比例達(dá)到了54.7%[1]。在社會網(wǎng)絡(luò)中,用戶關(guān)注關(guān)系、發(fā)文轉(zhuǎn)發(fā)等行為社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)逐漸成為用戶獲取信息的一個不都對信息傳播有著重要的影響[2-3],不同影響力的用可或缺的工具。與傳統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)不同,社交網(wǎng)絡(luò)戶在信息傳播

【相似文獻(xiàn)】

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