PageRank模型的改进及微博用户影响力挖掘算法

随着Web技术的发展,微博逐渐成为当下最流行的社交平台之一。微博中用户影响力计算是相关研究中的焦点问题。通过对PageRank模型的改进,提出一种新的用户影响力挖掘算法PR4WB(PageRank for Micro Blogs),解决了传统的PageRank算法由于页面权威值的等分传递带来的潜在误差过大的问题。PR4WB算法在考虑微博中用户关系的同时,利用社会网络概念将自身的活跃度、博文质量及可信性加以关联,形成动态的评价模型。基于Twitter数据的实验表明,PR4WB算法能更加准确、客观地反映出用户的实际影响力。     

一种新的微博社区用户影响力评估算法

近年来,微博用户都凭借其自身在社区中的影响力来对信息传播做出贡献,尤其是活跃的大V用户能够引起信息广泛的传播。为了在微博社区中提高用户影响力衡量的准确性,提出了一种基于传统的PageRank算法和用户交互行为的用户影响力改进算法(IUIR算法),此算法通过直接质量指数和间接质量指数来构建微博用户的质量指数,再结合近期用户的活跃度来构造用户影响力评价公式。在新浪微博数据集上进行实验,并与传统的PageRank算法作比较,结果表明,该算法能够更有效地反映微博用户影响力的排名。     

一种改进的微博用户影响力评估算法

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。     

基于SRank的社交网络影响力分析

针对社交网络中用户影响力的评价问题,提出了一种基于SRank的评价算法。基于从社交网络中收集的大规模数据集,结合最近社会学理论研究成果分析PageRank及其改进算法应用于此场景中的不足。在此基础上总结社交网络中信息传播的规律,将用户与社交网络的关系强度定义为用户的人缘值,用来表示用户作为粉丝的信息再传播能力。然后提出了一个通过预测用户信息传播能力大小来分析和度量用户影响力的SRank用户影响力模型。在同样的数据集下相对于PageRank及其改进算法,SRank用户影响力模型获得了更好的影响力预测结果。基于大规模数据的实验结果表明,提出的方法是较为有效的。     

基于Spark GraphX和社交网络大数据的用户影响力分析

利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户以实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力。为解决该问题,本文提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模型,综合考虑了用户连接程度和活跃程度,并以支持大规模并行图计算的Spark GraphX为工具,快速高效地实现了微博用户影响力的定量分析与评价。实验结果表明,本文所提方法效率更高,得到的用户影响力结果更接近真实情况。     

基于PageRank的微博用户影响力算法研究

随着Web技术的发展,微博已经成为最受欢迎的社交平台之一了。在中国,微博用户规模已经达到了2.42亿。微博用户影响力计算对社会信息在微博里面有效传播,正确传播,健康传播有着非常重要的意义。本文以新浪微博数据为实验的对象,通过改进传统的PageRank模型,提出了的新型用户影响力排名算法---MBUI-Rank(Micro-Blog User Influence Rank)算法。在考虑传统PageRank方法的用户链接关系的同时,MBUI-Rank算法还考虑到微博用户自身行为活动,构建用户对微博的影响的动态挖掘模型。实验结果表明,MBUI-Rank算法与传统的PageRank算法相比,可以更加真实有效地反映微博用户的实际影响力。     

融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估算法

在社交网络中,通过追踪极少数的强影响力用户,可以实现宏观管控信息的传播过程,而用户影响力是一种无法预判的后验信息,仅能依靠有关特征来确定.因此,提出了一种融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估(Structural-Degree-Centrality User Influence Rank,SDRank)算法来识别强影响力用户.该算法基于PageRank算法,引入了结构度中心性,结合了加入时间与平均转发数的调节因子,进而计算出用户的影响力值.相较于其他的现有算法,SDRank算法仅从用户本身的行为角度出发,不需要诸如个人标签、粉丝等存在伪造风险与缺省可能的具体信息,也不必挖掘传播内容的潜在信息,适用性更广泛.以微博用户的级联转发数据集作为实验对象,对被转发数排名Top-K用户的平均转发数等相关结果进行了可视化分析,探讨了用户转发行为在社交网络信息传播中的作用.在实验过程中,所提算法与PageRank,TrustRank算法相比,准确率、召回率和F1-measure值都有了一定的提高,验证了SDRank算法的有效性.     

一种基于 PageRank 的微博用户影响度评估算法

微博已成为主流的在线社交网络平台,用户的影响力已成为衡量用户价值的一个重要指标。本文基于PageRank算法,通过分析用户之间的兴趣相似度、相对发帖活跃度、相互反馈互动程度来计算一个用户对其所关注的用户的关注程度,提出一个能够评估用户在微博上实际影响度WeiboRank算法。实验数据分析表明,该算法得到的用户影响度值能较客观地反映用户在其所处的虚拟社交网络中的实际影响度。     

融合用户自身因素与互动行为的微博用户影响力计算方法

由于微博高影响力用户在商品营销、社会舆论引导等方面起着重要的作用,因此挖掘高影响力用户成为了微博社交网络中的热点研究问题。针对微博用户影响力计算中存在交互行为与用户自身因素分析不全面的问题,提出了微博用户影响力计算方法MBUI-SFIM(Micro-blog userinfluence based on user’s self-factors and interaction computing model)。该方法考虑了微博用户直接影响力和间接影响力两个方面:在用户直接影响力计算中,通过对用户的自身因素如微博用户粉丝数、用户活跃度、近期微博质量等的分析,计算出用户的初始影响力,然后分析用户互动行为如用户的微博可见率、微博用户互动系数,计算出用户传播能力,最后将初始影响力与用户传播能力相结合,基于改进PageRank算法计算出用户直接影响力;在用户间接影响力计算中,通过对用户网络图连接结构进行分析,根据不相邻用户连接路径的不同,将用户间接影响具体分为简单路径、重复路径、复杂路径3种情况进行讨论,从而计算出用户间接影响力。实验结果表明,相比PageRank算法和MR-UIRank算法,所提算法在用户排名准确性上分别提高了14.8%和8.3%。     

引入活跃指数的微博用户排名机制

微博注册用户及活跃用户正以惊人的速度增长,由于其目标用户定位和网站发展模式的需要,目前普遍采用单一指标作为用户排名的依据.然而,微博与其他社交网络服务存在差异,单一指标排名方式难以真实地反映服务中的活跃用户.本文研究了“新浪微博”和“Twitter”服务中两类用户的分布特点和消息传递方式,提出用户活跃指数模型.实验及分析表明,活跃指数在微博服务中能够较好地反映活跃用户的特征,适于度量用户活跃度排名情况.     

面向微博话题的用户影响力分析算法

微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分，一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题，提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序（TSRank）算法。首先，基于微博话题分析用户转发行为时间性，进一步构建用户转发和用户博文转发两种话题转发关系网络，预测用户话题信息传播能力；然后，分析用户个人历史微博和背景话题微博文本内容，挖掘用户与背景话题之间的关联性；最后，综合考虑用户话题信息传播能力以及用户与背景话题间关联性计算微博用户影响力。爬取新浪微博真实话题数据进行实验，实验结果表明，话题关联度更高用户的话题转发量明显大于关联度很低的用户，引入用户转发行为时间性相比无转发时间性，TSRank算法的捕获率（CR）提高了18.7%，进一步与典型影响力分析算法WBRank、TwitterRank和PageRank相比，TSRank算法在准确率和召回率上分别提高了5.9%、8.7%、13.1%和6.7%、9.1%、14.2%，验证了TSRank算法的有效性。该研究成果对社交网络的社会属性、话题传播等理论研究以及好友推荐、舆情监控等应用研究具有支撑作用。     

一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法

提出了基于传统的PageRank算法的改进模型评估微博社区博主的影响力。微博社区中博主的影响力反映其话语权的大小,是研究微博社区的核心概念之一。通过对平均度、聚类系数和平均路径长度等网络特征指标的统计,验证了微博社区网络具有"小世界"的显著特性。从用户活跃度和博文质量两个角度出发,构建了博主影响力的评价指标,引入了博主传播能力这个因子,利用PageRank算法的思想设计了新的影响力排名(Influence Rank)算法模型来评估博主影响力。通过实验对比发现Influence Rank算法在考虑节点间的关系之外还考虑了节点本身的特性,能够更加准确客观地反映博主的影响力排名。     

The dynamic competitive recommendation algorithm in social network services

As the number of Twitter users exceeds 175 million and the scale of social network increases, it is facing with a challenge to how to help people find right people and information conveniently. For this purpose, current social network services are adopting personalized recommender systems. Existing recommendation algorithms largely depend on one of content-based algorithm, collaborative filtering, or influential ranking analysis. However, these algorithms tend to suffer from the performance fluctuation phenomenon in common whenever an active user changes, and it is due to the diversities of personal characteristics such as the local social graph size, the number of followers, or sparsity of profile content. To overcome this limitation and to provide consistent and stable recommendation in social networks, this study proposes the dynamic competitive recommendation algorithm based on the competition of multiple component algorithms. This study shows that it outperforms previous approaches through performance evaluation on actual Twitter dataset.     

基于SALSA的社交网络重要节点发现算法

社交网络中重要节点的发现研究具有较大的实际意义与价值。考虑社交网络中用户作为节点所包含一些特有的属性,通过将用户的社交行为划分强/弱关系的方式对社交网络拓扑结构的关系边进行补充,提出一种基于SALSA算法的加权算法WSALSA来发现社交网络中的重要节点。采用部分新浪微博真实数据进行实验及验证,对比PageRank、HITS和SALSA算法得到的节点影响力排序结果在SIR模型中的传播能力,结果表明WSALSA算法与SIR排序结果的斯皮尔曼相关系数值更高,对社交网络中节点重要性的评估更加准确。     

基于网站影响力的网页排序算法

传统的排序算法主要是根据网页之间的链接关系进行排序,没有考虑到网站与网页之间互相增强的关系和用户对网页的重要性的评价。为此提出了一种基于更新时间、网页权威性和用户对网页的反映的相关排序算法。该算法以网站为节点计算每个网站权威值,在为网页分配权威值时考虑了网页在网站内的位置和用户对其的反映,并通过网站与网页之间相互影响的关系来相互反馈。实验结果表明,与传统的PageRank、HITS等排序算法相比,该算法在检索性能上有明显提高。     

基于关联关系的微博用户可信度分析方法

随着微博研究的深入,对微博用户可信度的评价成为一个研究热点。针对微博用户可信度评价的问题,提出了一种基于关联关系的用户可信度分析方法。以新浪微博为研究对象,首先从用户的资料信息、交互信息和行为信息三个方面出发,分析了用户的7个相关特征,利用层次分析法（AHP）,进而得到用户自评价可信度;然后以用户自评价作为基点,以用户关系网络作为载体,结合用户之间潜在的用户互评关系,通过改进PageRank算法,提出了用户可信度评价模型User-Rank,进而,利用关系网络中其他用户对待分析用户的可信度进行综合评价。大规模的微博真实数据的实验表明,所提方法能够取得良好的用户可信度评价效果。     

基于信息扩散视角的虚拟社区用户影响力研究

节点排序研究领域中,少有研究考虑群聚效应下的群体规范对传播效率的影响,这可能导致用户影响力度量的准确性下降。针对这一问题,从信息扩散角度出发,借鉴创新扩散理论与Bass扩散模型,提出一种适用于虚拟社区网络的用户局部影响力度量模型CSA-LL（Cohesive Subgroup Analysis Based Local Leadership）：基于凝聚子群挖掘与分析,定义子群内部信息扩散效率,并结合用户全局影响力,计算模型输出值作为节点排序的依据。爬取近期的豆瓣社区数据进行网络构建,使用AISAS模型等方法验证了该模型输出的用户比PageRank算法和Hits算法结果具有更强的营销能力。使用LT模型进一步验证了模型的有效性和子群信息扩散效率对用户传播能力存在正向影响。再使用多个虚拟社区网络数据集和IC模型,分别验证了模型鲁棒性与结论稳健性。