【摘 要】
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随着社交媒体的发展和应用,利用社交媒体进行产品的营销、推广引起了业界和学术界的广泛关注,特别是微博的应用。微博也因其传播速度快、交互性强、内容简洁等优点得到了更多用户的使用,如果能够有效的判断出影响力较大的用户,将对产品的宣传、营销等起到推进的作用。动漫作为一种通过口碑进行传播的作品,如果可以识别出各个主题下微博影响力较大的用户,则能够有效的促进新动漫作品的宣传和推广。 本文主要研究微博用户在不
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随着社交媒体的发展和应用,利用社交媒体进行产品的营销、推广引起了业界和学术界的广泛关注,特别是微博的应用。微博也因其传播速度快、交互性强、内容简洁等优点得到了更多用户的使用,如果能够有效的判断出影响力较大的用户,将对产品的宣传、营销等起到推进的作用。动漫作为一种通过口碑进行传播的作品,如果可以识别出各个主题下微博影响力较大的用户,则能够有效的促进新动漫作品的宣传和推广。
本文主要研究微博用户在不同动漫主题的影响力,主要从以下三个方面进行研究:
微博用户对不同动漫主题偏好程度度量。首先对动漫主题进行划分,然后根据搜狗输入法、百度输入法、QQ输入法的基本词库建立不同动漫主题的词库,最后运用HeteSim相似度算法计算分词后的用户微博文本和动漫各个主题的相似度作为此用户对动漫各主题的偏好程度。
构建动漫主题下的微博用户影响力模型。根据以上得到的微博用户对不同动漫主题的偏好程度,结合微博用户的微博魅力指数、粉丝数、是否是认证用户、等级、注册时间、平均转发数、平均评论数、平均赞数,运用基于熵权的TOPSIS构建了动漫主题下的微博用户影响力模型。
微博用户影响力模型实验验证。利用基于用户的协同过滤算法对得到的动漫主题下的微博用户影响力模型进行检验,计算加入和不加入动漫主题下微博用户影响力两种情况下推荐的准确率,验证本文构建的用户影响力模型的有效性。
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