【摘 要】
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社交网络服务每天产生大量涉及众多话题的信息,并在影响力各异的用户群体推动下广泛传播。在IP(influence passivity)算法的基础上,提出了一种综合话题相似性与信息时效性的
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社交网络服务每天产生大量涉及众多话题的信息,并在影响力各异的用户群体推动下广泛传播。在IP(influence passivity)算法的基础上,提出了一种综合话题相似性与信息时效性的影响力用户发现算法EIP(extended influence-passivity)。该算法在转发网络上考虑用户间话题的相似性以及博文信息时效性,更加精准地建模和计算用户的影响力和消极性。基于新浪微博上爬取的约10万用户数据集上的实验验证,EIP影响力度量算法优于IP和Tw itterRank等现有方法。
Social networking services produce a great deal of information daily on a wide range of topics and are widely disseminated by influential user groups. Based on the IP (influence passivity) algorithm, this paper proposes a extended influence-passivity (EIP) algorithm for influencing the similarity of topic and information timeliness. The algorithm considers the similarities of topics between users and the timeliness of Bowen information in the forwarding network, and more accurately models and calculates the user’s influence and negativity. Based on the experimental verification of about 100,000 user data sets crawled on Sina Weibo, the EIP impact metric algorithm is superior to the existing methods such as IP and TwitterRank.
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