【摘 要】
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为快速、准确地识别微博网络中具有较大影响力的节点,提出了一种基于用户关系、行为以及社团结构的影响力评价算法。根据模块度对加权有向微博网络进行社团划分,综合微博网络
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203072);江苏省重点研发计划资助项目(BE2015697)
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为快速、准确地识别微博网络中具有较大影响力的节点,提出了一种基于用户关系、行为以及社团结构的影响力评价算法。根据模块度对加权有向微博网络进行社团划分,综合微博网络中用户的粉丝数量、粉丝质量以及跨社团数目等特性度量节点的影响力。同时,对粉丝质量进行深入的分析,利用粉丝对用户的关注度作为粉丝质量的分配标准,最终完成用户传播影响力的评价。实验结果表明,该算法显著提高了评估用户传播影响力的准确性。
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