TTRank:基于倾向性转变的用户影响力排序

发布时间：2017-10-01 03:11

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【摘要】：近年来,不少学者从回复关系的角度分析用户影响力,但存在回复关系稀少、帖子内容被忽视、不能动态更新等问题.为弥补这些不足,提出了一种基于倾向性转变的用户影响力分析方法.先计算帖子的影响力,再提出"局部回复链"的概念,引入间接回复关系计算方法,增加了帖子之间的回复关系;然后对局部回复链,分析用户倾向性变化的过程,得到用户影响他人和受影响的程度,最终获得用户在指定范围内的影响力排名.该算法与10种经典的影响力分析算法对比以及实例分析的结果,说明该算法能从其他角度更好地刻画用户形象.
【作者单位】： 北京邮电大学计算机学院;
【关键词】： 社会化媒体 论坛 影响力分析 用户影响力 倾向性转变
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2013CB329603) 国家自然科学基金项目(61074128,71231002,61375058)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 社会化媒体是一种在线交互媒体,具有广泛的用户参与性,允许用户在线发布和传播信息、相互沟通与协作组成虚拟网络社区,博客、微博、百科、论坛、播客都属于此范畴.社会化媒体的关注对象是用户,因此分析网络用户特性成为学术研究和应用开发的热点.在社交网络中,对用户作出正确

【参考文献】

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本文编号：951973