改進PageRank算法對微博用戶交互行為的影響
本文關(guān)鍵詞:改進PageRank算法對微博用戶交互行為的影響
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【摘要】:針對微博用戶交互行為內(nèi)容簡單,傳播速度快的特點,采用傳統(tǒng)方法時由于用戶活躍度與傳遞系數(shù)的關(guān)聯(lián)性低,微博信息的檢測目標不準確,導致微博用戶交互行為確定不合理和無效的問題。提出基于交互行為的微博用戶影響力改進算法。綜合考慮了粉絲質(zhì)量,以及關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等交互行為對用戶影響力的影響。通過分析微博用戶交互特征及其對用戶影響力的作用,選取微博信息被接受率、用戶活躍度、用戶間交互強度、用戶間影響強度及影響力傳遞系數(shù)等指標來度量交互行為對用戶影響力的作用強度,進而依據(jù)PageRank算法原理構(gòu)建新的改進算法。最后,利用騰訊微博用戶數(shù)據(jù),證明改進算法能較好反映用戶轉(zhuǎn)發(fā)、評論等交互行為,并能夠削弱不活躍僵尸粉影響,更貼近人們對影響力的一般認知,因而更有效、合理。
【作者單位】: 華南理工大學工商管理學院;
【關(guān)鍵詞】: 微博 用戶影響力 交互行為 算法
【基金】:國家自然科學基金(71371077),國家自然科學基金重大項目(71090403/71090400)
【分類號】:TP393.092
【正文快照】: l引言 隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,微博這種新型的信息交互平臺營運而生,并對信息獲取方式產(chǎn)生了重大的影響。微博是當前最火爆的信息傳播媒介之一,具有信息實時性、用戶 草根化、內(nèi)容全面性等特點。在微博傳播過程中,存在一些有影響力的用戶,其發(fā)布的信息經(jīng)常能引起網(wǎng)民關(guān)注
【共引文獻】
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,本文編號:735232
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