微博的出現,逐漸得到了大量用戶的普遍認可和關注。我們可以在這里分享任何訊息,關注我們的好友可以第一時間看到并且與我們進行網絡上的互動。在微博上我們可以及時獲取各種資訊。但不可否認的是,隨著微博用戶的不斷增多,魚龍混雜的人也參與其中,不經意間或刻意散布的不實信息、虛假言論影響著人們的判斷力。因而有效識別出可信度較高的微博用戶,建立起可行的信任評估體系,對我們的網絡社交生活有著重要的意義。本文針對微博用戶可信度的研究,做了以下工作:首先,針對目前已有的關于微博用戶可信度模型的評價因子進行分析后,增加了新的評價因子,如博文內容中包含主題因素、網頁鏈接、圖片、小視頻等因子,在以往的轉發(fā)評論點贊微博的基礎指標上加入了原創(chuàng)微博的指標。其次,在對評價因子分析的基礎上,綜合了概率的思想,將用戶可信度模型體系分為了博文率,吸引率,影響率三個方面進行計算。在影響率因素的計算中,將微博數,關注數,粉絲數因子通過改進的PageRank算法調整比例參數,最終構建了微博用戶可信度模型。最后,經過對新浪微博用戶和微博明星勢力榜以及全國高校團委的微博數據進行實驗,同時利用微博用戶在本文算法下的可信度值和HITS-UC... 

【文章來源】：山西師范大學山西省

【文章頁數】：49 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
    1.2 國內外研究動態(tài)
    1.3 本文的創(chuàng)新點
    1.4 本文結構介紹
2 相關應用理論綜述
    2.1 PageRank算法
    2.2 微博相關知識
    2.3 目前主要的微博用戶排名方法
    2.4 已有的可信度計算方法
    2.5 本章小結
3 基于概率值和PageRank算法的改進的微博用戶可信度方法
    3.1 PageRank相關算法
    3.2 PageRank基本公式
    3.3 用戶可信度的屬性
    3.4 計算用戶可信度
    3.5 可信度模型算法框架描述
    3.6 小結
4 實驗結果及評價
    4.1 實驗數據采集
    4.2 實驗結果
    4.3 結果分析和討論
    4.4 本章小結
5 結論與展望
    5.1 本文工作總結
    5.2 未來工作展望
參考文獻
在學期間的研究成果
致謝



本文編號：3642966