本文關鍵詞：基于MapReduce的新型微博用戶影響力排名算法研究

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【摘要】：微博憑借其即時發(fā)布、實時傳播、簡便易用的特點逐漸成為最為主流的自媒體平臺。用戶影響力評價是微博社交網(wǎng)絡中基本而又重要的問題,它對于優(yōu)化與推動社會信息傳播來說有著重要意義。以新浪微博為實驗對象,通過綜合考慮微博用戶關系網(wǎng)絡特性和用戶行為,結合MapReduce編程計算模型,提出了一種基于MapReduce的新型用戶影響力排名算法——QRank。在Hadoop平臺上的實驗結果表明,QRank算法具有良好的可擴展性,能夠有效結合微博用戶關系網(wǎng)絡與行為特性,從而更加真實與充分地反映用戶的實際影響力。
【作者單位】： 安徽大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： PageRank算法 MapReduce 用戶影響力 Hadoop平臺
【基金】：國家自然科學基金(61300169)資助
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 到稿日期:2015-07-16返修日期:2015-09-03本文受國家自然科學基金(61300169)資助。1引言隨著網(wǎng)絡技術的迅速發(fā)展,社交網(wǎng)絡在推動信息傳播中起到了重要的引導作用[1,2],它將傳統(tǒng)的以內容和話題為基礎的信息傳播方式發(fā)展為以人際關系為基礎。作為社交網(wǎng)絡的一種重要形式,微博有

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本文編號：1061550