改进PageRank算法对微博用户交互行为的影响

• 作者: 吴柯 席运江 廖晓
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 社会科学
• 关键词: 微博 用户影响力 交互行为 算法
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 437-440
• 页数: 4页
• 分类号: C94
• 字数: 2849字
• 语种: 中文

摘要

针对微博用户交互行为内容简单,传播速度快的特点,采用传统方法时由于用户活跃度与传递系数的关联性低,微博信息的检测目标不准确,导致微博用户交互行为确定不合理和无效的问题.提出基于交互行为的微博用户影响力改进算法.综合考虑了粉丝质量,以及关注、转发、评论等交互行为对用户影响力的影响.通过分析微博用户交互特征及其对用户影响力的作用,选取微博信息被接受率、用户活跃度、用户间交互强度、用户间影响强度及影响力传递系数等指标来度量交互行为对用户影响力的作用强度,进而依据PageRank算法原理构建新的改进算法.最后,利用腾讯微博用户数据,证明改进算法能较好反映用户转发、评论等交互行为,并能够削弱不活跃僵尸粉影响,更贴近人们对影响力的一般认知,因而更有效、合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	席运江	华南理工大学工商管理学院	28	270	8.0	16.0
2	吴柯	华南理工大学工商管理学院	2	8	2.0	2.0
3	廖晓	华南理工大学工商管理学院	7	46	4.0	6.0