基于SRank的社交网络影响力分析

发布时间：2017-08-19 00:13

  本文关键词：基于SRank的社交网络影响力分析

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【摘要】：针对社交网络中用户影响力的评价问题,提出了一种基于SRank的评价算法。基于从社交网络中收集的大规模数据集,结合最近社会学理论研究成果分析PageRank及其改进算法应用于此场景中的不足。在此基础上总结社交网络中信息传播的规律,将用户与社交网络的关系强度定义为用户的人缘值,用来表示用户作为粉丝的信息再传播能力。然后提出了一个通过预测用户信息传播能力大小来分析和度量用户影响力的SRank用户影响力模型。在同样的数据集下相对于PageRank及其改进算法,SRank用户影响力模型获得了更好的影响力预测结果。基于大规模数据的实验结果表明,提出的方法是较为有效的。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【关键词】： 用户影响力 PageRank 社会计算 幂律分布 定律
【基金】：国家自然科学基金(No.61305064) 国家高等学校学科创新引智计划(“111”)(No.B14025) 国家科技支撑计划(No.2013BAH19F01) 教育部直属高校外国文教专家年度聘请计划-学校特色项目(No.TS2013HFGY031)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言社会影响力指的是个人的思想和行为在社交活动中受他人影响的现象。社会学一直将该现象的表现形式以及产生的效果作为研究对象。早在20世纪50年代Katz和Lazarsfeld就在研究中发现社会影响力是社会生活以及决策制定中需要考虑的重要因素。社会学的研究者们在对这一领域的

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本文编号：697563