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融合用户行为和内容的微博用户影响力方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.09[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61363058);甘肃省自然科学研究基金资助项目(145RJZA232,145RJYA259,1606RJYA269);甘肃省教育厅资助项目(2013B-007,2013A-016); 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金资助项目(IIP2014-4); 青年教师科研能力提升计划资助项目(NWNU-LKQN-12-23)
中文摘要:

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。

英文摘要:

In order to sim ulate the propagation o f info rm atio n in m icro blog e n v iro n m e n t,th is paper presented a m icro blog userin flu e n ce algo rithm based on user b e h a vio r(p o s t,fo llo w ,fo rw a rd and com m ent) and con tent. B ehavior factor data could be obtainedthrough the analysis o f the be havior o f m icro blog u se r,a n d then the user in flu e n ce w eigh t could be ca lcu la te d . T h is algorithm established the word co-occurrence m a trix using the m icro blog co n te n t,a n d then used L D A ( late nt D iric h le t a llo c a tio n ) toid e n tify the po tentia l top ic d is trib u tio n . I t a p plied K L ( K u llb a c k L e ib le r) divergence to obtain the s im ila rity between u se rs,f i na lly acquired the user in flu e n ce based on using in flu e n ce w e ig h t. E xperim ents show the effectiveness o f this a lg o rith m .

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049