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基于用户行为的微博用户社会影响力分析
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[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]清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京 100084, [2]清华大学信息科学与技术国家实验室(筹),北京 100084, [3]清华大学计算机科学与技术系,北京 100084
  • 相关基金:本课题得到国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2011AA01A205)、国家自然科学基金(61073071)资助.
中文摘要:

社会影响力分析是当前在线社会网络研究中的热点方向。随着微博成为了一种至关重要的大众媒体,更好的分析和衡量微博用户的社会影响力引起越来越广泛的关注。基于从新浪微博收集的大规模数据集,作者结合社会影响力在微博环境中的传播情况,分析了用户行为因素之间的关系。然后提出了一个通过预测用户传播信息能力大小来分析和度量用户社会影响力的方法。该方法结合了来自社会网络结构和用户行为因素两方面的信息,获得了更好的影响力估计结果。基于大规模数据的实验结果表明,作者提出的方法是较为有效的。

英文摘要:

Recently,social influence analysis is an emerging topic in the research area of onlinesocial networks.As micro-blog becomes a mass media of vital importance,better analysis andmeasurements of the micro-blogging users’social influence are paid more and more attention.Based on a large scale dataset collected from weibo.com,the relationship between user behaviorfactors are analyzed together with the diffusion of social influence on micro-blogging environment.Alearning-based method is then proposed for analyzing and measuring users’social influence viapredicting users’capability of propagating information.Both information extracted from socialnetwork structures and user behavior factors are combined in the method to gain a better estimation.Experimental results based on the large scale data set show effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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:48433