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为了模拟信息在微博环境中的传播情况，根据微博用户行为（发布、关注、转发和评论等）和微博内容，提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力算法。通过对微博用户行为的分析得到行为因子数据，进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵，继而运用狄利克雷分配（LDA)模型进行潜在主题分布的识别，通过KL(KullbackLeibler)散度的方法得到用户之间的相似性，最后结合用户影响力权值得到用户的影响力。实验表明此算法较为有效。