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摘要:
微博凭借其即时发布、实时传播、简便易用的特点逐渐成为最为主流的自媒体平台.用户影响力评价是微博社交网络中基本而又重要的问题,它对于优化与推动社会信息传播来说有着重要意义.以新浪微博为实验对象,通过综合考虑微博用户关系网络特性和用户行为,结合MapReduce编程计算模型,提出了一种基于MapReduce的新型用户影响力排名算法——QRank.在Hadoop平台上的实验结果表明,QRank算法具有良好的可扩展性,能够有效结合微博用户关系网络与行为特性,从而更加真实与充分地反映用户的实际影响力.
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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 基于MapReduce的新型微博用户影响力排名算法研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 PageRank算法 MapReduce 用户影响力 Hadoop平台
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 2015年第三届CCF大数据学术会议
研究方向 页码范围 66-70,86
页数 6页 分类号 TP391
字数 6573字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.9.012
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 刘锋 安徽大学计算机科学与技术学院 77 392 11.0 16.0
2 朱二周 安徽大学计算机科学与技术学院 19 157 7.0 12.0
3 徐文涛 安徽大学计算机科学与技术学院 4 9 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (63)
共引文献  (131)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (39)
二级引证文献  (22)
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2020(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
PageRank算法
MapReduce
用户影响力
Hadoop平台
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导