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当前,微博意见领袖识别的研究方法纷繁多样,常见的方法有:对用户的个性化特征进行综合分析的方法和基于社交网络结构的分析方法。这些方法大多只考虑了用户的特征,未考虑用户之间的互动行为,或者未考虑 微博文本的情感因素。为此,提出了一种基于微博情感分析的微博意见领袖识别方法。首先,在基于合成情感词典的词频统计结果的基础上,利用支持向量机对微博博文进行情感分析;然后,将变异系数法用于微博属性权重的计算,以体现微博的影响力;最后,利用改进的PageRank算法在微博用户转发关系网络中预测用户影响力的扩散过程,计算用户最终影响力的大小。在新浪微博数据集上通过实验评测该方法的性能,结果表明该方法能够有效提高识别性能。 相似文献
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意见领袖在不同的主题社团下对舆情的传播影响力是不同的,为了在社交网络中快速准确挖掘出意见领袖,提出一种面向主题社团的意见领袖挖掘方法。根据提出的兴趣隐含狄利克雷分布(Interest Latent Dirichlet Allocation,I-LDA)主题模型得到主题表达能力更强的主题分布,并在此基础上计算相邻用户的主题相似度。采用基于主题相似度的多标签均衡社团划分算法划分主题社团,使相似度大的用户被划分到相同的主题社团中,由此进一步提升社团划分的准确性与合理性。对于意见领袖的挖掘,提出一种快速意见领袖挖掘算法(Quickly-Ming Opinion Leader Algorithm,QMOLA),先通过结构特征筛选出主题社团中的意见领袖候选人,再结合传播特征和情感特征挖掘主题社团中的意见领袖。对比实验结果表明,QMOLA相对于传统的意见领袖挖掘方法在挖掘效率上具有明显的优势,而且挖掘出的意见领袖具有更高的覆盖率和支持率。 相似文献
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针对目前已有的微博意见领袖识别模型存在的不足以及意见领袖在线检测方法研究的缺乏,提出一种基于特定话题的微博意见领袖在线检测方法。对某一话题进行约一周的微博意见领袖在线检测实验,结果表明该方法能够在线收集与指定话题有关的微博信息并且能够动态计算出参与该话题讨论的用户的影响力,从而检测出其中的意见领袖。 相似文献
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在已有PageRank算法构建的微博用户影响力评估模型中,存在用户自身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其影响力被误判下降的问题。为此,综合考虑用户自身的属性,基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本影响力,通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在影响力,结合用户不同好友的质量,基于改进的PageRank算法构建微博用户影响力评估算法。实验结果表明,与改进BWPR算法相比,该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%,能准确、客观地反映微博用户的实际影响力,可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。 相似文献
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针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好. 相似文献
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针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好. 相似文献
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在线社交网络中的意见领袖通常是指在社交网络的信息传播中具有较大社会影响力的个体。针对当前意见领袖挖掘方法中只考虑社交网络的拓扑结构和节点的个体属性,缺乏信息传播中交互特征的问题,该文提出了基于扩展独立级联模型,并融入网络结构特征、个体属性和行为特征的意见领袖挖掘模型(extended independent cascade, EIC)。该模型以个体属性、个体在信息传播过程中的交互行为建立加权的传播网络,利用改进的CELF(cost effective lazy forward)算法,挖掘网络中影响力较大的个体。通过实验验证,在意见领袖的扩展核心率指标上,该算法优于拓扑结构类算法,且具有较好的稳定性,同时并未降低意见领袖的传播范围。 相似文献
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虚拟学习社区是传统教育突破空间资源限制形成的便捷性学习环境,其中意见领袖是构成社区信息通路的重要角色,对其他用户有强大的影响力。为了准确识别社区中的意见领袖,构建出虚拟学习社区网络,分析各用户的中心性和社会网络角色特征,选取入度、出度、介数、特征向量中心性、用户活跃度、用户帖子转发量、用户帖子评论量等七个特征值作为筛选条件,结合基于K-means的用户聚类算法,提出基于K-means算法的意见领袖识别模型。最后,将该识别模型应用于某虚拟社区,根据各个聚类子类的特征向量,提取理论意义上的意见领袖集合。实验证明,获取意见领袖集合具有很高的准确性,识别出的意见领袖均处于中心者或桥梁位置,占据着社会网络的优势位置,在虚拟社区中承担着核心或中介等特殊作用。 相似文献
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意见领袖挖掘是社会网络研究的重要课题,对于舆情控制、信息传播等方面具有重要意义。LeaderRank算法是一个有效的意见领袖挖掘算法。为提高LeaderRank算法的准确性和抗干扰能力,在LeaderRank算法基础上,加入用户之间的情感倾向、用户活跃程度,提出了改进的LeaderRank算法。基于SIR模型的实验验证表明,改进算法的准确性和抗干扰能力均得到了有效提升。 相似文献
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针对中文微博目前已有的意见领袖识别模型存在的不足,提出一种特定话题转播网络中的意见领袖检测方法.识别模型通过转发关系建立信息传播网络,以用户自身权威值和转发用户的支持力来评价用户的影响力.通过对微博两周以来特定话题下意见领袖的检测实验,结果表明该方法能够有效地识别特定话题下的意见领袖. 相似文献
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针对传统推荐算法存在忽视社交网络结构紧密强度对用户信任传递的影响和缺乏社交心理解释等问题,提出基于链路预测的有向性互动影响力和用户信任的推荐算法。首先利用融合用户偏好行为和社交圈的综合相似度识别出目标用户的相似朋友圈;其次通过结合节点引力指数和有向性影响因子获得目标用户之间的有向性互动影响力,再利用由有向性互动影响力和用户评分信任而得的综合用户信任值在目标用户的相似朋友圈中寻找出值得信任的相似用户集合,有效提高了推荐的精确性,最后产生推荐。结果表明,所提的推荐方法较之前的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高。 相似文献
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With the rapid development of the Internet, the Internet has become an important place for producing and spreading public sentiment. Opinion leaders play an important role in leading the public opinion. In this paper, we extract the communities by analyzing the replies of each post in the bulletin board system. Then, an opinion leader community mining method is proposed based on the level structure. Thus, the communities have better overlaps and multiple relations. Also, we analyze the revolution of the opinion leader communities and put forward a time-dividing method. With this method, we divided whole communities into different pieces based on the character of the post and the duration of the time. And we come up with suitable parameters to receive the evolution results of the communities. Finally, our experiments prove the efficiency of the opinion leader community mining method, and we summarize the properties of the opinion leader community in revolution. 相似文献