【摘 要】
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在已有改进的PageRank算法构建的微博用户影响力评估模型中,存在结合用户自身属性欠缺以及用户在不活跃期间,影响力被误判下降的问题。综合考虑了用户自身的属性,基于用户的
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(17SKG144,18SKGH100);教育部人文社科青年基金项目(16YJC860010);国家社科基金项目(17XXW004);2018年重庆市科委技术创新与应用示范项目(cstc2018jscx-msybX0049);2017年度重庆市高校网络舆情与思想动态研究咨政中心开放课题(KFJJ2017024)资助
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在已有改进的PageRank算法构建的微博用户影响力评估模型中,存在结合用户自身属性欠缺以及用户在不活跃期间,影响力被误判下降的问题。综合考虑了用户自身的属性,基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本影响力,引入用户博文的传播率来挖掘用户的潜在影响力,结合用户不同好友的质量,通过改进PageRank算法重新构建了一个微博用户影响力评估算法。基于新浪微博的数据实验分析表明,与BWPR改进算法相比,该方法的准确率、召回率和F值分别提高了13.5%、10.1%和12.3%,能更加准确、客观地反映微博用户的实际影响力,为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供了参考。
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