【摘 要】
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当前社交网络中普遍存在带有正面、负面属性的链接指向,构成了具有正负向关系的符号网络.由于传统的PageRank算法无法直接应用于这种新型网络环境,本文提出了一种计算符号网
【机 构】
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复旦大学管理学院,上海,200433中国浦东干部学院教研部,上海,201204;
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当前社交网络中普遍存在带有正面、负面属性的链接指向,构成了具有正负向关系的符号网络.由于传统的PageRank算法无法直接应用于这种新型网络环境,本文提出了一种计算符号网络中节点正、负影响力的改进算法.该算法同时考虑链接的正面和负面指向关系,通过分析节点被正向、负向访问的概率来确定节点在社交网络中的正、负影响力.小规模网络举例说明与Slashdot网站实际数据模拟分析的结果显示,改进算法符合符号网络中同时存在正负关系的特性,与PageRank算法在正负影响力的计算结果上存在差异.较之传统算法计算节点影响力时分离正负关系的做法,改进算法具备理论和实践的创新性.
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