基于Hadoop的微博用户影响力排名算法设计

• 作者: 周莲英 郑新
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 微博影响力 PageRank MapReduce 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.01.019

摘要

微博用户影响力排名现主要以粉丝数为依据,但这种方法并不公正,针对这一问题,文中基于PageRank算法,提出一种基于PsoRank的评价算法.算法从用户自身质量及其粉丝质量入手,以粉丝数量、粉丝质量、评论率、转发率为因素,计算用户PIR值.最后,算法在Ha-doop平台下实现,结果表明该算法相对于粉丝数量排名算法以及PageRank算法更能够反映用户真正的影响力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周莲英	江苏大学计算机科学与通信工程学院	73	250	8.0	12.0
2	郑新	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	2	1.0	1.0