本文選題：社交網(wǎng)絡　切入點：數(shù)據(jù)獲取　出處：《計算機工程與科學》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡作為一種交往方式,已經(jīng)深入人心。其用戶數(shù)據(jù)在這個大數(shù)據(jù)時代蘊藏著大量的價值。隨著Twitter API的開放,社交網(wǎng)絡Twitter儼然成為一個深受歡迎的研究對象,而用戶影響力更是其中的研究熱點。PageRank算法計算用戶影響力已經(jīng)由來已久,但是它太依賴于用戶之間的關(guān)注關(guān)系,排名不具備時效性。引入用戶活躍度的改進PageRank算法,具備一定的時效性,但是不具有足夠的說服力和準確性。研究了一種新的基于時間分布用戶活躍度的ABP算法,并為不同時段的活躍度加以相應的時效權(quán)重因子。最后,以Twitter為研究對象,結(jié)合社交關(guān)系網(wǎng),通過實例分析說明ABP算法更具時效性和說服力,可以比較準確地提高活躍用戶的排名,降低非活躍用戶排名。
[Abstract]:As a way of communication, social network has been deeply popular. Its user data has a lot of value in this big data era. With the opening of Twitter API, Twitter has become a popular research object. The user influence is one of the research hotspots. PageRank algorithm has long been used to calculate the user influence, but it is too dependent on the attention relationship between users, and the ranking is not timely. The improved PageRank algorithm of user activity is introduced. This paper studies a new ABP algorithm based on the user activity of time distribution, and gives the corresponding time-dependent weight factor for the activity of different time period. Taking Twitter as the research object and combining with the social relation network, it is proved that the ABP algorithm is more time-efficient and persuasive, which can improve the ranking of active users and reduce the ranking of inactive users.
【作者單位】： 江南大學數(shù)字媒體學院;江南計算技術(shù)研究所;
【基金】：江蘇省自然科學基金(BK20151131) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(JUSRP51614A)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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5 杜p，

本文編號：1640518