本文關(guān)鍵詞：融合用戶(hù)行為和內(nèi)容的微博用戶(hù)影響力方法

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【摘要】：為了模擬信息在微博環(huán)境中的傳播情況,根據(jù)微博用戶(hù)行為(發(fā)布、關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論等)和微博內(nèi)容,提出一種融合用戶(hù)行為和內(nèi)容的微博用戶(hù)影響力算法。通過(guò)對(duì)微博用戶(hù)行為的分析得到行為因子數(shù)據(jù),進(jìn)而計(jì)算出用戶(hù)影響力的權(quán)值。利用微博用戶(hù)內(nèi)容建立詞共現(xiàn)矩陣,繼而運(yùn)用狄利克雷分配(LDA)模型進(jìn)行潛在主題分布的識(shí)別,通過(guò)KL(Kullback Leibler)散度的方法得到用戶(hù)之間的相似性,最后結(jié)合用戶(hù)影響力權(quán)值得到用戶(hù)的影響力。實(shí)驗(yàn)表明此算法較為有效。
【作者單位】： 西北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 微博 影響力 用戶(hù)行為 信息傳播 LDA模型
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,微博已經(jīng)發(fā)展為人們交流、共享信息的重要平臺(tái)。微博用戶(hù)通過(guò)發(fā)布、關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論等行為,促進(jìn)了信息的傳播。微博用戶(hù)自身的行為不僅影響了消息的傳播,而且也影響了消息的傳播方向。文獻(xiàn)[1]對(duì)信息的傳播進(jìn)行了研究,為了快速檢測(cè)信息傳播,避免惡意信

【相似文獻(xiàn)】

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