社交网络用户影响力分析ABP算法研究与应用

• 作者: 刘渊 夏群峰 张晓双 徐雁飞
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 数据获取 用户影响力 ABP算法
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 477-484
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 6085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.03.011

摘要

社交网络作为一种交往方式,已经深入人心.其用户数据在这个大数据时代蕴藏着大量的价值.随着Twitter API的开放,社交网络Twitter俨然成为一个深受欢迎的研究对象,而用户影响力更是其中的研究热点.PageRank算法计算用户影响力已经由来已久,但是它太依赖于用户之间的关注关系,排名不具备时效性.引入用户活跃度的改进PageRank算法,具备一定的时效性,但是不具有足够的说服力和准确性.研究了一种新的基于时间分布用户活跃度的ABP算法,并为不同时段的活跃度加以相应的时效权重因子.最后,以Twitter为研究对象,结合社交关系网,通过实例分析说明ABP算法更具时效性和说服力,可以比较准确地提高活跃用户的排名,降低非活跃用户排名.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学数字媒体学院	235	1325	17.0	25.0
2	夏群峰		6	14	2.0	3.0
3	徐雁飞	江南大学数字媒体学院	4	25	2.0	4.0
4	张晓双	江南大学数字媒体学院	3	9	2.0	3.0