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摘要:
在微博的传播过程中,关键节点起着意见领袖的作用,在社交网络中发现关键节点对舆情的分析、控制等方面是非常有意义的,作为社交网络的传播节点,用户不仅与用户本身属性有关,还与微博消息的传播属性有关.对两种属性分别选取三个指标,利用层次分析法中构造判断矩阵的方法评估各个指标的权重,将用户系数和传播系数分别作为传播网络的节点和边的权值,形成双加权的网络拓扑图,然后建立考虑用户和传播属性的影响力评估算法来计算转发节点的影响力.通过与现有算法进行比较,表明本文的算法能够更加客观准确地评估关键节点在传播过程中的重要程度.
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一种改进的微博用户影响力评估算法
微博
社交网络
影响力
PageRank算法
传播率
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 考虑用户和传播属性的节点影响力评估算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 关键节点 用户系数 传播系数 层次分析法 NodeRank算法
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 2105-2111
页数 7页 分类号 TP391
字数 5889字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.11.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尚焱 北京邮电大学信息物理融合实验室 1 4 1.0 1.0
2 樊欣唯 北京邮电大学信息物理融合实验室 1 4 1.0 1.0
3 于洪 北京邮电大学信息物理融合实验室 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (52)
共引文献  (38)
参考文献  (10)
节点文献
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同被引文献  (16)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
关键节点
用户系数
传播系数
层次分析法
NodeRank算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
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11
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