基于个人属性特征的微博用户影响力分析

发布时间：2018-06-29 05:21

  本文选题：微博话题 + 关键人识别　； 参考：《计算机应用研究》2013年08期

【摘要】：为提高微博话题中关键人识别的准确性,提出了一种基于个人属性特征的用户影响力分析方法———PBF方法。该方法利用信息传播特征对用户影响力进行度量,结合个人属性特征对其进行回归分析,找出最能反映用户影响力的属性特征,进而利用这些特征对用户影响力进行预测。实验结果表明,PBF方法的识别效率要明显高于RNF方法,有效提高了关键人识别的准确性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of key person identification in Weibo topic, a user influence analysis method based on personal attributes was proposed. This method measures the influence of the user by using the information dissemination feature and regresses it with the personal attribute feature to find out the attribute feature which can best reflect the influence of the user, and then uses these features to predict the influence of the user. The experimental results show that the recognition efficiency of PBF method is significantly higher than that of RNF method, and the accuracy of key person recognition is improved effectively.
【作者单位】： 解放军信息工程大学;软件开发环境国家重点实验室;
【基金】：软件开发环境国家重点实验室资助项目(SKLSDE-2011KF-06)
【分类号】：TP393.092

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本文编号：2081030