本文選題：社交網(wǎng)絡(luò) + 用戶影響力　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2017年12期

【摘要】：PageRank算法在計(jì)算用戶影響力方面只考慮用戶間的跟隨關(guān)系,導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性低下。為此,提出一種將用戶行為因素與PageRank算法相結(jié)合的URank算法。利用網(wǎng)絡(luò)中用戶發(fā)布信息的轉(zhuǎn)發(fā)率、評(píng)論率以及是否認(rèn)證等行為因素,綜合用戶自身質(zhì)量與追隨者質(zhì)量,得到用戶影響力�；赟IR傳播模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,URank算法在計(jì)算準(zhǔn)確性方面優(yōu)于PageRank算法。
[Abstract]:The PageRank algorithm only considers the relationship between users in calculating the influence of users, which leads to the low accuracy of the calculation results. Therefore, a URank algorithm which combines user behavior factors with PageRank algorithm is proposed. By using the behavior factors such as forwarding rate, comment rate and authentication or not, the user influence can be obtained by synthesizing the quality of user and the quality of follower. Experimental results based on Sir propagation model show that the algorithm is more accurate than PageRank.
【作者單位】： 長(zhǎng)春理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計(jì)劃重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(20150204036GX)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092

【相似文獻(xiàn)】

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6 姜sバ，

本文編號(hào)：2111461