【摘要】：微博客的出現(xiàn)形成了一種新的媒介現(xiàn)象,使得人們對當下的政治、經(jīng)濟、體育、娛樂等方面的消息有了更及時、更深刻的了解。四面八方的言論更對受眾的思想行為產(chǎn)生了巨大的導向作用,其中受大V用戶的影響最為明顯,這里的大V用戶所指的是具有很高影響力的用戶,該類用戶所發(fā)起的討論和話題極具影響力在社會上,甚至可以這么說,這些大V用戶極大程度上的引領(lǐng)并制造了當下社會的熱門話題。因此,對微博用戶影響力的探究是個值得深入的研究方向。本文將分析用戶影響力評估標準指出傳統(tǒng)的用戶影響力Page Rank算法在計算微博用戶影響力中的不足,并提出了一個新的影響力WB-UR算法�；ヂ�(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展讓世界進入了大數(shù)據(jù)時代,“大數(shù)據(jù)”一詞在各行各業(yè)的領(lǐng)域中都是被討論的話題,而本文研究所需要的數(shù)據(jù)來源于新浪微博中海量用戶數(shù)據(jù),從而進行微博用戶影響力的研究。本文將使用便捷、高效的Hadoop分布式計算平臺進行數(shù)據(jù)處理和算法實現(xiàn)的。本文首先對Hadoop平臺及其相關(guān)技術(shù)理論進行了詳細介紹,如:HDFS、Map Reduce、HBase。接著講述了目前評估微博用戶影響力的Page Rank算法背景應(yīng)用和算法原理,然后本文通過詳細分析微博網(wǎng)絡(luò)的用戶和行為特性,發(fā)現(xiàn)只考慮了追隨者數(shù)量這個因素的Page Rank算法在微博用戶影響力的評估中存在著很大的缺陷,Page Rank算法在用戶分配影響力值的過程中是以粉絲的關(guān)注數(shù)進行均分,卻忽略了用戶之間的行為,如:轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點贊,這三個因素對用戶的影響力有著不同大小的作用,因此僵尸粉的存在使得Page Rank算法難以有效、合理的對用戶影響力進行排名。本文則以微博用戶關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、點贊、評論這四個主要行為因素在用戶之間影響力分配過程中的所占權(quán)重作為切入點,提出了一種基于Page Rank算法改進的算法—WB-UR(Wei Bo-User Rank)算法。本文是使用Hadoop平臺實現(xiàn)WB-UR算法,在HBase中設(shè)計了兩張數(shù)據(jù)表,存放的是本文算法所涉及到的數(shù)據(jù)。接著使用Sqoop工具將數(shù)據(jù)導入HBase設(shè)計好的表中以便于高效提出實現(xiàn)算法所需數(shù)據(jù)。最后,本文在搭建成功的Hadoop平臺上分別實現(xiàn)Page Rank算法和WB-UR算法,接著分別對Page Rank算法和WB-UR算法的實驗結(jié)果進行對比分析后,驗證了WB-UR算法相對于Page Rank算法的用戶影響力排名更加符合實際情況,優(yōu)化后的WB-UR算法在用戶影響力的評估上比Page Rank算法有著更全面、有效、可靠性高的優(yōu)點。
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.092

【參考文獻】

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本文編號：2545878