作者:马晓宁; 梁晓菡 期刊:《计算机工程与设计》 2019年第10期
为找出可能在未来广泛传播的微博谣言,提出将谣言实时识别和谣言传播范围评估相结合的方法。建立实时谣言识别模型,在微博消息发出时刻提取特征进行实时谣言识别;基于改进的用户影响力算法建立谣言传播范围评估模型;按评估周期采用谣言传播范围评估模型对谣言在发出后的传播范围进行评估。实验结果表明,实时谣言识别方法具有较高的准确率,基于改进的用户影响力算法比基于PageRank算法提出的谣言传播范围评估模型更加合理地预评估了...
作者:张仰森; 郑佳; 唐安杰 期刊:《电子学报》 2017年第11期
微博用户权威度是评价微博信息可靠性的重要因素之一.本文针对微博用户权威度的定量计算提出了一种基于多特征融合的微博用户权威度定量评价模型.首先,提出了用户权威度的概念,将其定义为用户影响力和被信服度两部分组成;在暂不考虑用户领域影响因子的情况下,基于新浪微博数据,抽取出微博用户信息传播影响力、用户信息完整度、用户活跃度以及用户平台认证指数4项评价特征,以构建了用户权威度定量计算模型;然后,采用层次分析法对所...
作者:张俊豪 期刊:《中国刑警学院学报》 2018年第02期
微博用户影响力是决定微博信息走向及流速的一个根本决定因素,同时也是公安机关对微博舆情进行引导、管控的一个重要参考依据。根据微博网络及微博用户的特性,提出了基于PageRank和最短路径的用户影响力评估算法。该算法通过量化用户行为对用户之间的关系进行加权,得到微博网络的有向加权图,并在此基础之上通过Floyd和PageRank算法得出微博用户的影响力。实验证明该算法以用户行为为基础,通过用户处于最短路径上的频率衡量用户的影...
作者:郭宇; 王晰巍; 李师萌; 王楠阿雪 期刊:《情报学报》 2017年第11期
摘要在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力人手,构建了情感分析的用户影响力模型。利用八爪鱼采集软件获取同程旅游网中的评论信息,从数据预处理、词表的建构、用户情感分析和预测等方面对社交网络用户在线评论情感词进行分类和判断,以检验所构建...
作者:张琛; 汤鲲; 彭艳兵 期刊:《计算机系统应用》 2017年第12期
社交网络平台信息传播迅速,为了有效地进行舆情预警,定量地评估用户在消息传播网络中重要性,将模糊综合评价方法引入用户影响力建模问题中. 通过对用户在社交平台上的行为分析,构造了包含用户活跃粉丝数以及平均转发数等五项指标在内的评价体系. 并针对传统的模糊综合评价算法在应用于计算评价指标权重方面的缺陷与不足,提出改进模糊合成算子的方法构建用户影响力评估模型. 利用新浪微博社交平台上的真实数据,结合对比实验和...
作者:陈娟; 邓胜利 期刊:《图书情报工作》 2019年第08期
[目的/意义]研究用户答案认可度的影响机理有助于识别中心路径和边缘路径,留存高影响力用户,保障高质量问答,增加社区活跃度。[方法/过程]构建影响答案认可度的理论模型,采集人大经济论坛上1964条帖子数据,运用Smartpls软件对数据进行分析。[结果/结论]用户活跃度可以分别影响个人影响和答案质量,进而影响答案认可度,答案质量也会对个人影响力造成影响。个人影响力对答案认可度的影响程度远远超过答案质量对答案认可度的影响,亦即...
作者:王闯; 王亚民 期刊:《情报理论与实践》 2019年第06期
[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影响力贡献差异,定义网络边的潜在影响力与边的影响因子,综合考虑用户知识贡献者与传播者双重身份,构建关键用户挖掘模型与排序方法。[结果/结论]结果表明,本文方法能够有效识别现实网络知识社区中的关键用...
作者:张凤娟; 王濛; 周刚 期刊:《计算机技术与发展》 2018年第09期
传统对微博用户影响力的预测仅通过微博网络的静态拓扑作结构为分析基础,忽略了用户之间的真实交互情况或者仅利用了交互行为在单个目标上的聚合结果,没有考虑用户间交互行为的强弱和相互作用等问题.对此,设计并提出一种基于活动网络的微博用户影响力分析方法—ANR.ANR利用用户之间的交互行为构建微博用户活动网络,以活动网络为基础,考虑用户间的交互强度以及用户在网络中的活跃度,对用户属性特征和交互行为特征进行了量化,进而利...
作者:魏建冬; 覃锡忠; 贾振红; 牛红梅 期刊:《现代电子技术》 2019年第05期
针对目前大多数用户影响力度量方法未能充分考虑非冗余信息的问题,结合结构洞原理,构建基于用户行为和结构洞的用户影响力评价模型。对用户行为进行量化,将其融入到网络边权中,并在此基础上对结构洞评价方法——网络约束系数进行改进,解决其未考虑用户行为对网络边权的影响,以及节点与邻近节点、次邻近节点三层拓扑关系的问题,最后构建用户影响力综合评价模型。通过新浪微博数据进行验证,排序实验与覆盖率实验结果验证了该模型用户...
作者:王鹏; 汪振; 李松江; 赵建平 期刊:《计算机工程》 2017年第12期
PageRank算法在计算用户影响力方面只考虑用户间的跟随关系,导致计算结果准确性低下。为此,提出一种将用户行为因素与PageRank算法相结合的URank算法。利用网络中用户信息的转发率、评论率以及是否认证等行为因素,综合用户自身质量与追随者质量,得到用户影响力。基于SIR传播模型的实验结果表明,URank算法在计算准确性方面优于PageRank算法。
作者:李昆仑; 郭昌隆; 关立伟 期刊:《小型微型计算机系统》 2018年第01期
随着电子商务的高速发展,推荐系统越来越受到各大电商的重视.近些年来,随着矩阵分解算法应用于推荐系统,使得其推荐精度得到了极大地提高.但传统的基于矩阵分解的推荐算法忽视了用户问存在互相影响这一事实,导致其推荐精度受到一定影响.基于此问题本文提出了一种近邻用户影响力的数学模型,综合考虑了近邻用户对于目标用户的影响.针对用户间影响力的复杂性,本文利用Cloud—model模型从统计学意义上考虑用户评分的相似性并...
作者:张硕; 杨一平; 武装 期刊:《软科学》 2017年第10期
分析了用户与其所在网络社团之间的关系,将岛屿模型的思想应用于标准粒子群算法的改进,提出了一种多学习因子粒子群算法(MPSO)。该算法综合考量了用户自身属性和社团关系网络特性两种影响因子,克服了网络水军和僵尸粉的干扰,同时这种改进的粒子群算法使得粒子在进化过程后期更具多样性,避免陷入局部最优。最后通过与Page Rank算法、Behavior-Relationship Rank算法进行对比,充分验证了MPSO算法的准确性以及可靠性。
作者:刘发升; 韩青菊 期刊:《科学技术与工程》 2017年第22期
针对当前微博影响力度量算法中多集中于用户行为属性,忽略博文、结点本身价值的问题,从微博用户信息出发,以线性加权模型为基础,综合分析用户的行为属性、博文相似度、节点相似度,创建影响力评价指标体系。利用Page Rank算法思想,提出了基于用户行为和博文内容的用户影响度量模型(user influence measurement rank,UMR)。通过采用新浪微博真实数据集测试,计算用户的影响力,验证了UMR算法在博文内容的基础上,能客观地反映用户的交...
作者:闫兵 期刊:《信息技术与信息化》 2017年第07期
本文设计了一种微博用户影响力评价系统,着重说明了系统的主要框架结构和微博用户影响力评价方法,对于常用的影响力评价方法进行了改进,微博用户的影响力主要由微博的领域权重、微博交互行为的时间权重和交互行为权重等组成,该系统通过实际检验,达到了预期的设计目的。
作者:陈晓红; 赵翠翠; 杨立 期刊:《系统工程理论与实践》 2017年第07期
基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵...
作者:毛国君; 谢松燕; 胡殿军 期刊:《计算机应用与软件》 2017年第05期
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...
作者:徐杰; 王菊韵; 张海云 期刊:《中国传媒大学学报》 2017年第02期
基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持。传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进行分析,但仍存在缺陷且复杂度较高。本文提出了一种对无向社交网络进行用户影响力评价的方法,弱化了将有向网络视为无向网络研究而带来的误差,并可以高效地得到重要节点,适用范围更广。首先,本文采用网络节点的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数作为...
作者:田霏霏; 沈记全 期刊:《计算机应用与软件》 2017年第01期
微博作为舆情分析中基础数据的主要来源之一,如何对其进行有效提取是数据获取的关键问题。为此,提出一种基于用户影响力的数据提取算法,以满足舆情系统对数据的需求。该算法首先利用模拟登录技术获取用户关系并依此构建用户网络,再根据自主设计的用户影响力计算方法计算出影响力,进而建立符合微博特征的影响力最大化模型挖掘出最具传播能力的k个节点,最后爬取相应的微博数据。实验证明,该算法能够有效提高获取数据的质量,为舆情分...
作者:许为; 林柏钢; 林思娟; 杨旸 期刊:《计算机科学》 2016年第10期
为了识别出社交网络中的关键人物,需要对用户影响力进行评估。由于影响力是借助信息在网络中的扩散而逐步形成的,因此需首先对影响力传播过程进行建模;然后以该模型为基础,用标签表示影响力的所有者,以隶属度表示用户被影响的程度,利用多标签传播来模拟影响力传播的过程,实现了一种新的用户影响力评估算法MLPIA(Multi-label Propagation User Influence Asessment Algorithm);最后,在真实数据集上测验排名靠前的用户的影响力覆盖...
作者:郑远飞; 陈晓升; 王志文; 陈坚旋; 陈珂 期刊:《广东石油化工学院学报》 2016年第03期
以新浪微博为研究对象,基于MapReduce编程框架技术和PageRank评定方法,综合微博网络拓扑特征和用户行为因素,甄选出"直联热度"和"级联热度"等量化指标,用以表征评定微博用户影响力的动静态因素。构建了评估体系,提出一种基于混合量化指标与改进PageRank的微博用户影响力度量算法,并采用真实微博数据对该算法进行测试,对微博用户影响力进行了排名评估,与PageRank算法相比,表现出了较好的性能。