基于用户质量的微博社区博主影响力排序算法

• 作者: 叶施仁 唐飞龙 肖春
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 相对微力值 相对链接质量 PageRank User Impack Rank
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 128-132,174
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0457

摘要

微博特有的移动终端轻博客发布与交互模式，使其迅速成为使用范围最大、影响力最大的社交媒体。新浪中文微博现有超过3亿用户，发展最为迅速，中文微博和其他微博相比具有独特性，一些大“V”博主的影响力堪比电台电视。通过分析微博的网络结构特征，总结出微博相对于其他传统社会载体的特性。利用PageRank算法的思想，设计了基于用户质量的User Impack Rank（UIR）排序算法。UIR算法通过用户相对微力值和用户相对链接质量对各博主的影响力进行动态的评估。在一个活跃的微博社区数据集上进行了全面的实验，实验结果显示了UIR算法能更加准确和客观地对用户的影响力进行排序，并且能有效地消除僵尸粉丝对排序的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖春	湘潭大学信息工程学院智能计算与信息处理教育部重点实验室	10	44	4.0	6.0
2	叶施仁	常州大学信息科学与工程学院	25	214	6.0	14.0
3	唐飞龙	湘潭大学信息工程学院智能计算与信息处理教育部重点实验室	1	14	1.0	1.0