基于用户行为的改进PageRank影响力算法

发布时间：2018-07-10 01:19

  本文选题：社交网络 + 用户影响力　； 参考：《计算机工程》2017年12期

【摘要】：PageRank算法在计算用户影响力方面只考虑用户间的跟随关系,导致计算结果准确性低下。为此,提出一种将用户行为因素与PageRank算法相结合的URank算法。利用网络中用户发布信息的转发率、评论率以及是否认证等行为因素,综合用户自身质量与追随者质量,得到用户影响力。基于SIR传播模型的实验结果表明,URank算法在计算准确性方面优于PageRank算法。
[Abstract]:The PageRank algorithm only considers the relationship between users in calculating the influence of users, which leads to the low accuracy of the calculation results. Therefore, a URank algorithm which combines user behavior factors with PageRank algorithm is proposed. By using the behavior factors such as forwarding rate, comment rate and authentication or not, the user influence can be obtained by synthesizing the quality of user and the quality of follower. Experimental results based on Sir propagation model show that the algorithm is more accurate than PageRank.
【作者单位】： 长春理工大学计算机科学技术学院;
【基金】：吉林省科技发展计划重点科技攻关项目(20150204036GX)
【分类号】：TP393.092

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6 姜sバ，

本文编号：2111461