基于用户关系的在线社会网络关键用户识别算法

• 作者: 吴哲 郭宇春 陈常嘉
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机网络 在线社会网络 关键用户识别 用户关系
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 通信技术与控制
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 6769字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2014.05.007

摘要

为了从在线社会网络中识别关键用户,并对用户的关键性进行量化排序,提出URRank算法,通过模拟人类社会的投票行为,综合考虑用户自身的活跃度和用户间的关注与互动关系,经过迭代计算,量化用户的关键性.以新浪微博的部分抓取数据为例,通过比较现有几种关键用户排序算法发现,URRank算法能够避免其他算法存在的被欺骗及片面性问题,识别出具有高认知度和高覆盖度的关键用户.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈常嘉	北京交通大学电子信息工程学院	47	217	9.0	12.0
2	吴哲	北京交通大学电子信息工程学院	1	3	1.0	1.0
3	郭宇春	北京交通大学电子信息工程学院	14	468	6.0	14.0