融合用户行为和内容的微博用户影响力方法

发布时间：2017-10-20 20:51

  本文关键词：融合用户行为和内容的微博用户影响力方法

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【摘要】：为了模拟信息在微博环境中的传播情况,根据微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)和微博内容,提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力算法。通过对微博用户行为的分析得到行为因子数据,进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵,继而运用狄利克雷分配(LDA)模型进行潜在主题分布的识别,通过KL(Kullback Leibler)散度的方法得到用户之间的相似性,最后结合用户影响力权值得到用户的影响力。实验表明此算法较为有效。
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 微博 影响力 用户行为 信息传播 LDA模型
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 0引言随着互联网的发展,微博已经发展为人们交流、共享信息的重要平台。微博用户通过发布、关注、转发和评论等行为,促进了信息的传播。微博用户自身的行为不仅影响了消息的传播,而且也影响了消息的传播方向。文献[1]对信息的传播进行了研究,为了快速检测信息传播,避免恶意信

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5 郭U

本文编号：1069297