【摘 要】
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在国内社交网络用户数量上面,微博有着庞大的用户规模.对于如此庞大的用户数量,为了让社会信息在微博里面更好的传播,净化微博平台,研究微博用户影响力有着非常重要的意义.本
【机 构】
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上海理工大学,上海200093上海现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学,上海,200093;
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在国内社交网络用户数量上面,微博有着庞大的用户规模.对于如此庞大的用户数量,为了让社会信息在微博里面更好的传播,净化微博平台,研究微博用户影响力有着非常重要的意义.本文选取新浪微博作为研究的象,利用云计算的分布式计算原理,搭建云计算环境Hadoop平台,结合MapReduce编程计算模型,通过改进传统的PageRank模型,提出了一种基于Ma-pReduce并行化计算模型的微博用户影响力排名优化算法-MR-UIRank(MapReduce User Influence Rank).我们利用Hadoop平台所提供的MapReduce编程模型进行分布式处理,实验结果表明,本文的计算方法得到的结果能够准确的反映微博用户的实际影响力,而且计算效率有所提高.
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