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。
2023-03-17 15:23:08
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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，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，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。
2021-05-08 20:52:21
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