本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡中一種快速精確的節(jié)點影響力排序算法

  更多相關(guān)文章： 在線社交網(wǎng)絡 影響力排序算法 影響力評價 PageRank改進

【摘要】：在大規(guī)模在線社交網(wǎng)絡中,通過對用戶影響力進行排序找出其中最具影響力的節(jié)點(集合)是一個很重要的研究方向,對于有效控制信息擴散、輿情分析和控制、精準營銷等均有重要的作用。已有的節(jié)點影響力排序算法或者需要網(wǎng)絡的全局拓撲信息來計算單個節(jié)點影響力(如基于介數(shù)中心性的算法)而時間開銷過大,不適用于大規(guī)模網(wǎng)絡;或者基于傳統(tǒng)的網(wǎng)頁排序算法(如PageRank)而不能很好地處理社交網(wǎng)絡中存在著大量"末梢"節(jié)點的問題以及不同用戶之間的聯(lián)系強度不同的問題。在傳統(tǒng)的PageRank算法的基礎(chǔ)上做出了兩點改進。首先,通過在PageRank算法的權(quán)值回收步驟中考慮對不同的連接賦予不同的權(quán)值,有效避免了末梢節(jié)點帶來的影響。其次,在PageRank算法的投票過程中考慮鄰居個體的差異性,提出了一種基于半鄰域信息的節(jié)點權(quán)值分配方法,有效提高了節(jié)點排序的準確度。在一個包含大約15 000個用戶的樣本網(wǎng)絡中,我們所提出的改進算法能夠找出前1 000個最有影響力的節(jié)點中的40%以上的節(jié)點,而傳統(tǒng)的PageRank算法僅能找出其中11%的節(jié)點。同時,相比于基于介數(shù)中心性的算法,所提出的改進算法以小得多的時間開銷達到了相近甚至更好的排序準確度。
【作者單位】： 中南大學信息科學與工程學院;棗莊科技職業(yè)學院電氣工程系;
【關(guān)鍵詞】： 在線社交網(wǎng)絡 影響力排序算法 影響力評價 PageRank改進
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61103203) 湖南省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)重大科技攻關(guān)計劃資助項目(2012GK4054)
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： 1引言因特網(wǎng)和Web 2.0技術(shù)的飛速發(fā)展催生了在線社交網(wǎng)絡OSNs(Online Social Networks)的迅速普及,如臉譜(Facebook)、推特(Twitter)、新浪微博等。大規(guī)模在線社交網(wǎng)絡已經(jīng)開始在很多方面影響人們的生活方式,特別是在信息的擴散和傳播方面。據(jù)統(tǒng)計,截止到2013年6月,新浪微博已

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本文編號：1128956