【摘 要】
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基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持。传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进
【机 构】
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中国传媒大学理学院,北京化工大学信息科学与技术学院
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基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持。传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进行分析,但仍存在缺陷且复杂度较高。本文提出了一种对无向社交网络进行用户影响力评价的方法,弱化了将有向网络视为无向网络研究而带来的误差,并可以高效地得到重要节点,适用范围更广。首先,本文采用网络节点的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数作为节点重要度评价指标,通过对计算数据归一化处理并取均值得到用户影响力排序的基准。其次,采用k-核分解法粗粒化
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