影响力扩散概率模型及其用于意见领袖发现研究

• 作者: 方滨兴 李欲晓 樊兴华 赵静
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 意见领袖识别 IDM 影响力扩散概率模型
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 社会计算
• 页码范围: 360-367
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2013.00360

摘要

作为意见领袖识别基础的影响力扩散模型IDM存在两个缺陷:(1)由回复链结构断层或者帖子内容间接传播引起的影响力传递中断；(2)由灌水所导致的虚假影响力传递.为解决上述问题,文中提出了一种新的影响力扩散概率模型IDPM,进而建立了网络意见领袖筛选模型.该模型在相同兴趣空间上定义单个关键词语传播概率影响力,在帖子影响力定义中引入了有效关键词语概念,避免了上述缺陷；同时,在用户影响力计算时给每个帖子一个影响因子,用以整合其它有用信息,使模型具有开放性和包容性特点.在2010年12月到2011年5月网易社会新闻版块评论数据上的实验表明,文中方法是有效的,其平均精确率相对IDM模型提高了59.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李欲晓	北京邮电大学国际学院	28	683	11.0	26.0
2	方滨兴	北京邮电大学计算机学院	50	1129	17.0	33.0
3	樊兴华	重庆邮电大学中文信息处理研究所计算智能重庆市重点实验室	18	490	9.0	18.0
4	赵静	重庆邮电大学中文信息处理研究所计算智能重庆市重点实验室	2	81	1.0	2.0