本文關鍵詞：基于在線社會網絡的用戶影響力研究

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【摘要】：對大規(guī)模的在線社會網絡圖結構進行了較為系統(tǒng)的分析,結果表明社會網絡的入度、出度、發(fā)文數(shù)等基本符合冪律分布。社會網絡的小世界屬性也使得強連通關系呈現(xiàn)"紡錘體"形狀。該文從用戶的閱讀概率角度引入用戶的發(fā)文行為、瀏覽行為與標簽社區(qū)小世界屬性等對用戶的社會影響力模型進行建模。實驗結果顯示PTIM模型融合了發(fā)文行為與小世界屬性等特性,在最具影響力用戶節(jié)點、用戶粉絲數(shù)、認證用戶數(shù)與人工標注的相對用戶影響力大小等指標上均表現(xiàn)出穩(wěn)定的性能。
【作者單位】： 清華大學計算機系智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室清華大學信息科學與技術國家實驗室(籌);
【基金】：國家863高科技項目(2011AA01A205) 國家自然科學基金(60903107,61073071)
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 3.09億,較2011年增長了5　873萬,網民中微博用1　引言戶比例達到了54.7%[1]。在社會網絡中,用戶關注關系、發(fā)文轉發(fā)等行為社交網絡已經逐漸成為用戶獲取信息的一個不都對信息傳播有著重要的影響[2-3],不同影響力的用可或缺的工具。與傳統(tǒng)的復雜網絡不同,社交網絡戶在信息傳播

【相似文獻】

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