PageRank模型的改进及微博用户影响力挖掘算法

• 作者: 毛国君 胡殿军 谢松燕
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 用户影响力 社会网络 微博 推特 PageRank算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 28-32,37
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.05.005

摘要

随着Web技术的发展,微博逐渐成为当下最流行的社交平台之一.微博中用户影响力计算是相关研究中的焦点问题.通过对PageRank模型的改进,提出一种新的用户影响力挖掘算法PR4WB(PageRank for MicroBlogs),解决了传统的PageRank算法由于页面权威值的等分传递带来的潜在误差过大的问题.PR4WB算法在考虑微博中用户关系的同时,利用社会网络概念将自身的活跃度、博文质量及可信性加以关联,形成动态的评价模型.基于Twitter数据的实验表明,PR4WB算法能更加准确、客观地反映出用户的实际影响力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛国君	中央财经大学信息学院	12	51	4.0	7.0
2	谢松燕	中央财经大学信息学院	2	8	1.0	2.0
3	胡殿军	中央财经大学信息学院	1	8	1.0	1.0