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PageRank模型的改进及微博用户影响力挖掘算法

毛国君; 谢松燕; 胡殿军 计算机应用与软件 2017年第05期

摘要:随着Web技术的发展,微博逐渐成为当下最流行的社交平台之一。微博中用户影响力计算是相关研究中的焦点问题。通过对PageRank模型的改进,提出一种新的用户影响力挖掘算法PR4WB(PageRank for Micro Blogs),解决了传统的PageRank算法由于页面权威值的等分传递带来的潜在误差过大的问题。PR4WB算法在考虑微博中用户关系的同时,利用社会网络概念将自身的活跃度、博文质量及可信性加以关联,形成动态的评价模型。基于Twitter数据的实验表明,PR4WB算法能更加准确、客观地反映出用户的实际影响力。

关键词:用户影响力社会网络微博推特pagerank算法

单位:中央财经大学信息学院; 北京100081

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