基于PageRank的微博排名MapReduce算法研究

• 作者: 向阳 张君瑛 张熊熊 张骐 舒琰
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 PageRank MapReduce
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 73-76
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.jssn.1673-2013.02.020

摘要

随着社交网络的发展,对于其数据的挖掘与分析已经成为一个热门领域.在微博中,用户排名通常是单纯根据粉丝人数进行排列,而这种方法并不公正.针对这一问题,结合网页PageRank算法,提出了新的排名算法,以用户为节点,用户关系为有向边,建立概率转移矩阵,计算微博用户PageRank值.该算法能有效减少垃圾用户对微博排名的影响,来提高排名的公平性与准确性.实验测试在云环境下进行,结果显示了新的排名结果,与现有的微博粉丝排名相比,更加公平,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向阳	同济大学电子与信息工程学院	88	1316	16.0	34.0
2	张骐		6	35	3.0	5.0
3	舒琰	同济大学电子与信息工程学院	1	23	1.0	1.0
4	张熊熊		1	23	1.0	1.0
5	张君瑛		2	43	2.0	2.0