基于Peoplerank的微博用户可信度排序算法

• 作者: 周思琪 张云飞 李文政 李鑫
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 用户可信度 Peoplerank 排序 关注圈
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4480字
• 语种: 中文

摘要

为了提升微博用户可信度排序的稳定性与合理性,结合Peoplerank的基本思想,提出了一种基于用户关注圈特征的微博用户可信度评估的算法.引入用户关注圈平衡特征作为rank值传递的影响因子,优化了用户rank值的传递过程,对每次迭代过程中的rank值的进行加权和修正.实验结果表明,该算法对不同规模的社交用户数据集具有良好的适应性,对用户可信度的排序和评估更加合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周思琪	河海大学计算机与信息学院	5	27	2.0	5.0
2	李鑫	河海大学计算机与信息学院	10	79	5.0	8.0
3	李文政	河海大学计算机与信息学院	1	0	0.0	0.0
4	张云飞	河海大学计算机与信息学院	9	34	3.0	5.0