基于个人属性特征的微博用户影响力分析

• 作者: 周刚 许斌 马俊 黄永忠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 微博话题 关键人识别 用户影响力 属性特征 回归分析
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 2483-2487
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.08.061

摘要

为提高微博话题中关键人识别的准确性,提出了一种基于个人属性特征的用户影响力分析方法——PBF方法.该方法利用信息传播特征对用户影响力进行度量,结合个人属性特征对其进行回归分析,找出最能反映用户影响力的属性特征,进而利用这些特征对用户影响力进行预测.实验结果表明,PBF方法的识别效率要明显高于RNF方法,有效提高了关键人识别的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄永忠		39	283	8.0	15.0
2	周刚		2	130	2.0	2.0
6	马俊		3	76	1.0	3.0
7	许斌		1	75	1.0	1.0