虚拟学习社区中意见领袖识别模型研究

• 作者: 张平川 李宗儒 李艳翠 訾乾龙 许睿
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 意见领袖 识别模型 中心性 虚拟社区 K-means算法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 4684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.05.011

摘要

虚拟学习社区是传统教育突破空间资源限制形成的便捷性学习环境,其中意见领袖是构成社区信息通路的重要角色,对其他用户有强大的影响力.为了准确识别社区中的意见领袖,构建出虚拟学习社区网络,分析各用户的中心性和社会网络角色特征,选取入度、出度、介数、特征向量中心性、用户活跃度、用户帖子转发量、用户帖子评论量等七个特征值作为筛选条件,结合基于K-means的用户聚类算法,提出基于K-means算法的意见领袖识别模型.最后,将该识别模型应用于某虚拟社区,根据各个聚类子类的特征向量,提取理论意义上的意见领袖集合.实验证明,获取意见领袖集合具有很高的准确性,识别出的意见领袖均处于中心者或桥梁位置,占据着社会网络的优势位置,在虚拟社区中承担着核心或中介等特殊作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳翠	河南科技学院信息工程学院	37	146	6.0	11.0
2	张平川	河南科技学院信息工程学院	12	39	3.0	6.0
3	许睿	河南科技学院信息工程学院	24	49	4.0	6.0
4	訾乾龙	河南科技学院信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	李宗儒	河南科技学院信息工程学院	1	0	0.0	0.0