基于PageRank的微博用户影响力算法研究

• 作者: 孙红 左腾
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: PageRank 新浪微博 用户影响力 用户自身行为
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1028-1032
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.04.015

摘要

伴随着互联网的高速发展与普及,微博作为信息交流与传播的载体,已成为新型社会化媒体的代表.在中国,微博用户规模已经达到了2.42亿.微博用户影响力计算对社会日常信息在微博中有效传播、正确传播、健康传播有着非常重要的意义.以新浪微博数据为实验对象,通过改进传统的PageRank模型,提出了新的微博用户影响力排名算法——MBUI-Rank(micro-blog user influence rank)算法.该算法在传统的PageRank算法模型上加入了微博用户自身在微博中的行为活动,同时考虑到了微博用户的自身行为,结合用户权值得到最终影响力.实验结果表明,与传统的PageRank算法相比,MBUI-Rank算法可以更加真实有效地反映微博用户的实际影响力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙红		64	316	10.0	12.0
5	左腾		3	80	3.0	3.0