【摘 要】
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推动微博舆情事件演化是众多意见领袖共同作用的结果,因此识别意见领袖群对于舆情事件的监管具有重要作用。提出微博舆情话题下的意见领袖群识别模型,综合考虑用户属性特征、
【基金项目】
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山东省研究生教育创新计划一般项目(SDYC16022)
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推动微博舆情事件演化是众多意见领袖共同作用的结果,因此识别意见领袖群对于舆情事件的监管具有重要作用。提出微博舆情话题下的意见领袖群识别模型,综合考虑用户属性特征、交互特征和网络结构,设计微博舆情下用户影响力评估算法MUR,并结合K-means算法形成MUK-means算法,实现对意见领袖群的识别。以新浪微博数据进行实验,MUK-means算法的聚类时间(14s)远远少于传统K-means算法(32s),而且基于MUK-means算法得到的意见领袖群的用户覆盖率高达86.3%。实验结果表明,MUK-mean
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