基于微博話題傳播過(guò)程,提出了一種新的用戶影響力分析方法。該方法首先結(jié)合微博信息傳播機(jī)制,構(gòu)建信息推送網(wǎng)和信息轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng);其次,基于上述網(wǎng)絡(luò)建立話題傳播網(wǎng)模型并提出CTDN構(gòu)建算法;最后,以該模型為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種用戶影響力排序算法TD-InfluenceRank,該算法在迭代計(jì)算用戶影響力時(shí)通過(guò)考慮節(jié)點(diǎn)間的信息傳播,使影響力更多地轉(zhuǎn)移給關(guān)系密切的節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,以TD-InfluenceRank算法為核心的用戶影響力分析方法,能夠有效提高話題傳播中用戶影響力分析的準(zhǔn)確性。

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【文章目錄】：
1 微博話題傳播過(guò)程建模
    1.1 微博信息傳播機(jī)制
    1.2 信息推送網(wǎng)與信息轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)
        1.2.1 信息推送網(wǎng)
        1.2.2 信息轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)
        1.2.3 兩者區(qū)別與聯(lián)系
    1.3 話題傳播網(wǎng)模型
        1.3.1 模型描述
        1.3.2 CTDN話題傳播網(wǎng)構(gòu)建算法
2 用戶影響力排序算法
    2.1 算法描述
    2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
3 實(shí)驗(yàn)及性能分析
    3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    3.2 對(duì)比算法
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.3.1 影響力排序序列的相關(guān)性
        3.3.2 算法排序序列的實(shí)測(cè)影響力占比
4 結(jié)束語(yǔ)



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