基于共同主題群的用戶影響力評估研究
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【摘要】:社交網(wǎng)絡,如Twitter,Facebook,逐漸成為人們交流信息的主要平臺.挖掘社交網(wǎng)絡中有影響力的用戶也成為一個新的研究熱點.本文利用一種普遍存在于社交網(wǎng)絡中的結構,本文稱為共同主題群(common-topic group),提取出某個特定主題的用戶及其相關信息.然后將獲取數(shù)據(jù)抽象成三層網(wǎng)絡結構:聯(lián)系層(relation-layer),發(fā)帖層(post-layer)和回復層(comment-layer).基于三層結構,本文提出PostRank算法分別計算三層得分,最后綜合得出用戶最終影響力得分.實驗表明,本文的算法可以根據(jù)具體應用調整參數(shù),并且綜合了In-degree算法和原始PageRank算法所考慮的因素.
【作者單位】: 四川大學計算機學院;
【關鍵詞】: 社交網(wǎng)絡 影響力用戶 共同主題群 PageRank PostRank
【分類號】:TP393.0
【正文快照】: 1引言社交網(wǎng)絡,如Twitter,Facebook,逐漸成為人們交流信息的主要平臺.挖掘社交網(wǎng)絡中有影響力的用戶也成為一個新的研究熱點.著名的word-of-mouth(WOM)[1,2]現(xiàn)象表明用戶在網(wǎng)絡中的言論會對其網(wǎng)絡中的好友的思想和行為產生影響.WOM現(xiàn)象在商業(yè)領域中被廣泛研究[3-6].一個有趣
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