从移动数据中挖掘网络节点的影响力

• 作者: 刘志鹏 皮德常
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 移动数据 社会影响力 基于时间的影响力图模型 动态网络
• 年，卷（期）: 2013,（z2）
• 所属期刊栏目: 大数据应用
• 页码范围: 244-248
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5009字
• 语种: 中文

摘要

近期以来,移动通信迅猛发展,累积了海量的移动数据.移动数据包含丰富的语义和拓扑信息.研究者针对移动数据开展了一系列研究,并开发了大量的诸如广告和推荐系统等应用.这些应用均依赖于高效、准确的节点影响力计算.但是,由于移动数据潜在的动态性和大规模特征,难以分析识别移动数据网络节点间的影响力.影响力图模型源自博客的影响力分析,是一种基于网络拓扑信息的静态节点影响力算法,具有简单、高效和结果准确等特点.在此基础上,提出了基于时间的影响力图模型(time-based influence graph,TIG),该模型利用移动数据的网络拓扑结构信息,同时考虑移动数据的网络影响力时间维度,采用动态的基于时间的排序方法计算网络节点间的影响力.实验结果表明与现有方法相比,该方法能够更准确地实现移动数据节点影响力的计算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮德常	南京航空航天大学信息科学与技术学院	66	408	9.0	17.0
2	刘志鹏	南京航空航天大学信息科学与技术学院	5	6	1.0	2.0