【摘 要】
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为解决传统用户影响力度量算法面向海量数据处理时运行速度下降的问题,提出一种基于隐性兴趣的用户综合影响力度量算法。通过隐含狄利克雷分配模型得到用户隐性兴趣偏好,根据
【机 构】
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福州大学福建省空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,国网信通亿力科技有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300104),福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划(JA13021),福建省杰出青年科学基金(2015J06014),福建省高校产学合作项目(2017H6008)
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为解决传统用户影响力度量算法面向海量数据处理时运行速度下降的问题,提出一种基于隐性兴趣的用户综合影响力度量算法。通过隐含狄利克雷分配模型得到用户隐性兴趣偏好,根据困惑度和平均话题相似度综合确定最优兴趣话题数,并改进PageRank算法的用户兴趣传播转移率获得用户隐性兴趣传播影响力。在Spark计算框架的基础上,采用层次分析法且结合用户自身影响力和用户隐性兴趣传播影响力,计算得到最终用户影响力。实验结果表明,该算法综合考虑用户兴趣和用户自身影响因素,能够更客观高效地评估用户的真实影响力。
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