在线社交网络用户间影响量化的贝叶斯模型

发布时间：2019-07-08 11:02

【摘要】：传统的模型专注于合作网络等社交网络,并不完全适用于在线社交网络.而现有的针对在线社交网络的模型简单,片面,缺乏准确性.因此我们提出了基于贝叶斯观点的模型,通过集成在线社交网络提供的有用信息来量化用户间的影响.通过分析对比贝叶斯模型与现有模型找到的影响者,我们发现贝叶斯模型比现有的模型更准确和全面.
文内图片：
图片说明：图２相关系数与先验参数的α关系３．３有效性
[Abstract]:Traditional models focus on social networks, such as collaborative networks, and are not entirely suitable for online social networks. And the existing models aiming at the on-line social network are simple, one-sided and lack of accuracy. So we put forward a Bayesian-based model that quantifies the user's influence by integrating the useful information provided by the online social network. By analyzing the influence of the Bayesian model and the existing model, we find that the Bayesian model is more accurate and comprehensive than the existing model.
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金】：国家“八六三”计划项目(2009AA012201)
【分类号】：O212.8;TP393.09

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本文编号：2511541