本文選題：微博話題 + 關(guān)鍵人識別�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2013年08期

【摘要】：為提高微博話題中關(guān)鍵人識別的準(zhǔn)確性,提出了一種基于個(gè)人屬性特征的用戶影響力分析方法———PBF方法。該方法利用信息傳播特征對用戶影響力進(jìn)行度量,結(jié)合個(gè)人屬性特征對其進(jìn)行回歸分析,找出最能反映用戶影響力的屬性特征,進(jìn)而利用這些特征對用戶影響力進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PBF方法的識別效率要明顯高于RNF方法,有效提高了關(guān)鍵人識別的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of key person identification in Weibo topic, a user influence analysis method based on personal attributes was proposed. This method measures the influence of the user by using the information dissemination feature and regresses it with the personal attribute feature to find out the attribute feature which can best reflect the influence of the user, and then uses these features to predict the influence of the user. The experimental results show that the recognition efficiency of PBF method is significantly higher than that of RNF method, and the accuracy of key person recognition is improved effectively.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué);軟件開發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：軟件開發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(SKLSDE-2011KF-06)
【分類號】：TP393.092

【相似文獻(xiàn)】

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4 李e，

本文編號：2081030