基于Spark和隐性兴趣的用户综合影响力度量

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为解决传统用户影响力量化算法全面性及海量数据处理能力较差的问题,提出了一种基于spark和隐性兴趣的用户综合影响力度量算法。首先,将用户的博文通过LDA模型输出每个用户关于兴趣话题的概率,综合确定话题的最优兴趣话题数。其次,结合兴趣话题相似度重新定义了Pearson相关系数,改进PageRank算法得到用户的兴趣传播影响力。最后,结合用户的自身影响力和兴趣传播影响力得到最终的用户影响力。基于Spark集群,对大规模数据进行用户影响力的高效并行迭代计算。实验结果表明,提出的算法综合考虑了用户的兴趣和用户自身的影响因素,能够更客观、更高效地计算用户的真实影响力。
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