面向領(lǐng)域微博權(quán)威性人物分析技術(shù)與研究
本文關(guān)鍵詞:面向領(lǐng)域微博權(quán)威性人物分析技術(shù)與研究 出處:《計算機應(yīng)用研究》2014年10期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:為了精準(zhǔn)地獲取微博領(lǐng)域權(quán)威性用戶排序列表,在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上以新浪微博為研究對象,手動構(gòu)建領(lǐng)域詞典,面向微博領(lǐng)域提出了領(lǐng)域微博權(quán)威性用戶度量模型(domains-microblog authoritative user ranking model,DMAURank)。該模型使用基于PageRank與用戶行為權(quán)值相結(jié)合的評價方法。將實驗結(jié)果與用戶平均轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)排名和粉絲數(shù)排名進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)基于PageRank與用戶行為權(quán)值相結(jié)合的用戶被關(guān)注度有效降低了粉絲數(shù)目的過大影響。
[Abstract]:In order to obtain the authoritative user ranking list of Weibo domain accurately, based on the existing research results, the domain dictionary is constructed manually with Weibo of Sina as the research object. For the Weibo domain, an authoritative user metric model for domain Weibo (. Domains-microblog authoritative user ranking model. The model is based on the combination of PageRank and user behavior weight. The experimental results are compared with the average number of users forwarding ranking and the number of fans ranking. It is found that the attention of users based on PageRank and user behavior weight can effectively reduce the excessive influence of the number of followers.
【作者單位】: 華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院自然語言處理與大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炇?
【基金】:國家科技支撐計劃資助項目(2013BAH11F03)
【分類號】:TP393.092
【正文快照】: 0引言微博的興起使很多網(wǎng)絡(luò)用戶開始習(xí)慣于從虛擬社區(qū)獲取信息和表達(dá)情感,也使微博成為熱點事件產(chǎn)生和談?wù)摰闹匾獔鏊?40字的信息成為社會輿論熱點,信息本身的吸引力和信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播同樣重要[1]。用戶和用戶關(guān)系作為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點和邊是信息傳播的基礎(chǔ),轉(zhuǎn)發(fā)是信息傳播的
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號:1441614
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