基于MapReduce的新型微博用户影响力排名算法研究

发布时间：2017-10-19 14:14

  本文关键词：基于MapReduce的新型微博用户影响力排名算法研究

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【摘要】：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。
【作者单位】： 安徽大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： PageRank算法 MapReduce 用户影响力 Hadoop平台
【基金】：国家自然科学基金(61300169)资助
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 到稿日期:2015-07-16返修日期:2015-09-03本文受国家自然科学基金(61300169)资助。1引言随着网络技术的迅速发展,社交网络在推动信息传播中起到了重要的引导作用[1,2],它将传统的以内容和话题为基础的信息传播方式发展为以人际关系为基础。作为社交网络的一种重要形式,微博有

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本文编号：1061550