基于用户行为网络的微博意见领袖挖掘算法

• 作者: 吴岘辉 张晖 李波 杨春明 赵旭剑
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 意见领袖 微博 话题 PageRank
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2678-2683
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.09.028

摘要

微博意见领袖挖掘中通常单独考虑用户属性、网络结构或交互信息等特征，对这些特征之间的关系及微博信息的话题特征考虑较少。针对上述问题，提出了一种基于用户行为网络的微博意见领袖挖掘算法Topic-LeaderRank。该算法利用微博用户的内容属性和社交属性，并结合用户在特定话题中的交互信息构建用户行为网络，然后利用PageRank算法的投票思想，同时考虑网络中节点权重和边权重对投票的影响来挖掘意见领袖。在新浪微博三个话题数据集上的实验结果表明，该算法是有效的，在覆盖度和核心率指标上的值高于用户权重排序和Microblog-Rank算法，在人工评价上的表现也优于这两种算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李波	西南科技大学计算机科学与技术学院	172	1760	20.0	37.0
3	张晖	西南科技大学教育信息化推进办公室	77	563	14.0	21.0
4	赵旭剑	西南科技大学计算机科学与技术学院	36	196	8.0	13.0
7	杨春明	西南科技大学计算机科学与技术学院	49	307	10.0	16.0
8	吴岘辉	西南科技大学计算机科学与技术学院	2	33	2.0	2.0