四川大学学报（自然科学版）
四川大學學報（自然科學版）
사천대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2014年
1期
81-87
,共7页
社交网络%影响力用户%共同主题群%PageRank%PostRank
社交網絡%影響力用戶%共同主題群%PageRank%PostRank
사교망락%영향력용호%공동주제군%PageRank%PostRank
Social networks%Influential user%Common-topic group%PageRank%PostRank
社交网络,如Twitter,Facebook,逐渐成为人们交流信息的主要平台.挖掘社交网络中有影响力的用户也成为一个新的研究热点.本文利用一种普遍存在于社交网络中的结构,本文称为共同主题群(common-topic group),提取出某个特定主题的用户及其相关信息.然后将获取数据抽象成三层网络结构:联系层(relation-layer),发帖层(post-layer)和回复层(comment-layer).基于三层结构,本文提出PostRank算法分别计算三层得分,最后综合得出用户最终影响力得分.实验表明,本文的算法可以根据具体应用调整参数,并且综合了In-degree算法和原始PageRank算法所考虑的因素.
社交網絡,如Twitter,Facebook,逐漸成為人們交流信息的主要平檯.挖掘社交網絡中有影響力的用戶也成為一箇新的研究熱點.本文利用一種普遍存在于社交網絡中的結構,本文稱為共同主題群(common-topic group),提取齣某箇特定主題的用戶及其相關信息.然後將穫取數據抽象成三層網絡結構:聯繫層(relation-layer),髮帖層(post-layer)和迴複層(comment-layer).基于三層結構,本文提齣PostRank算法分彆計算三層得分,最後綜閤得齣用戶最終影響力得分.實驗錶明,本文的算法可以根據具體應用調整參數,併且綜閤瞭In-degree算法和原始PageRank算法所攷慮的因素.
사교망락,여Twitter,Facebook,축점성위인문교류신식적주요평태.알굴사교망락중유영향력적용호야성위일개신적연구열점.본문이용일충보편존재우사교망락중적결구,본문칭위공동주제군(common-topic group),제취출모개특정주제적용호급기상관신식.연후장획취수거추상성삼층망락결구:련계층(relation-layer),발첩층(post-layer)화회복층(comment-layer).기우삼층결구,본문제출PostRank산법분별계산삼층득분,최후종합득출용호최종영향력득분.실험표명,본문적산법가이근거구체응용조정삼수,병차종합료In-degree산법화원시PageRank산법소고필적인소.
