改进PageRank算法对微博用户交互行为的影响

发布时间：2017-08-25 05:09

  本文关键词：改进PageRank算法对微博用户交互行为的影响

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【摘要】：针对微博用户交互行为内容简单,传播速度快的特点,采用传统方法时由于用户活跃度与传递系数的关联性低,微博信息的检测目标不准确,导致微博用户交互行为确定不合理和无效的问题。提出基于交互行为的微博用户影响力改进算法。综合考虑了粉丝质量,以及关注、转发、评论等交互行为对用户影响力的影响。通过分析微博用户交互特征及其对用户影响力的作用,选取微博信息被接受率、用户活跃度、用户间交互强度、用户间影响强度及影响力传递系数等指标来度量交互行为对用户影响力的作用强度,进而依据PageRank算法原理构建新的改进算法。最后,利用腾讯微博用户数据,证明改进算法能较好反映用户转发、评论等交互行为,并能够削弱不活跃僵尸粉影响,更贴近人们对影响力的一般认知,因而更有效、合理。
【作者单位】： 华南理工大学工商管理学院;
【关键词】： 微博 用户影响力 交互行为 算法
【基金】：国家自然科学基金(71371077),国家自然科学基金重大项目(71090403/71090400)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： l引言 随着移动互联网的迅速发展,微博这种新型的信息交互平台营运而生,并对信息获取方式产生了重大的影响。微博是当前最火爆的信息传播媒介之一,具有信息实时性、用户 草根化、内容全面性等特点。在微博传播过程中,存在一些有影响力的用户,其发布的信息经常能引起网民关注

【共引文献】

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本文编号：735232