综合用户相似性与话题时效性的影响力用户发现算法

发布时间：2017-09-18 23:36

  本文关键词：综合用户相似性与话题时效性的影响力用户发现算法

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【摘要】：社交网络服务每天产生大量涉及众多话题的信息,并在影响力各异的用户群体推动下广泛传播。在IP(influence passivity)算法的基础上,提出了一种综合话题相似性与信息时效性的影响力用户发现算法EIP(extended influence-passivity)。该算法在转发网络上考虑用户间话题的相似性以及博文信息时效性,更加精准地建模和计算用户的影响力和消极性。基于新浪微博上爬取的约10万用户数据集上的实验验证,EIP影响力度量算法优于IP和Tw itterRank等现有方法。
【作者单位】： 国防科技大学计算机学院;
【关键词】： 社交网络 影响力 消极性 影响力用户识别
【分类号】：TP393
【正文快照】： 0引言在线社交网络日益成为人们维系社会关系、传播信息与创新知识的重要载体。以新浪微博为例,自2009年成立至今,其注册用户数量已逾5亿个,每日发博量超过1亿条。一方面,海量博文中的意见、观点纷繁多样并相互作用,争夺用户有限的关注力。另一方面,有着不同影响力的用户对博

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本文编号：878222