大规模社交网络中高效的关键用户选取方法

• 作者: 尹子都 岳昆 张学杰 郑永广
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模社交网络 信息传播能力 关键用户 PageRank Spark
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 第十六届中国机器学习会议(CCML 2017)
• 页码范围: 3101-3106
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3101

摘要

针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据,如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户,提出了一种关键用户选取方法.首先,利用社交网络的结构信息,构建以用户为节点的有向图,利用用户发布消息的历史数据,基于Spark计算框架,定量计算由用户活跃度、转发交互度和信息量占比刻画的权重,从而构建社交网络的有向带权图模型;然后,借鉴PageRank算法,建立用户信息传播能力的度量机制,给出基于Spark的大规模社交网络中用户信息传播能力的计算方法;进而,给出基于Spark的d-距选取算法,通过多次迭代,使得所选取的不同关键用户的信息传播范围尽量少地重叠.建立在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法具有高效性、可行性和可扩展性,对于控制不良突发信息传播、社交网络真情监控具有一定的支撑作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳昆	云南大学信息学院	77	317	10.0	13.0
2	张学杰	云南大学信息学院	40	337	9.0	16.0
3	尹子都	云南大学信息学院	5	12	2.0	3.0
4	郑永广	云南大学信息学院	1	0	0.0	0.0