社交网络用户影响力分析ABP算法研究与应用
【出 处】:
【作 者】:
张晓双
夏群峰
刘渊
徐雁飞
江南大学数字媒体学院
江苏无锡214122
江南计算技术研究所
江苏无锡214122
【摘 要】社交网络作为一种交往方式,已经深入人心。其用户数据在这个大数据时代蕴藏着大量的价值。随着Twitter API的开放,社交网络Twitter俨然成为一个深受欢迎的研究对象,而用户影响力更是其中的研究热点。PageRank算法计算用户影响力已经由来已久,但是它太依赖于用户之间的关注关系,排名不具备时效性。引入用户活跃度的改进PageRank算法,具备一定的时效性,但是不具有足够的说服力和准确性。研究了一种新的基于时间分布用户活跃度的ABP算法,并为不同时段的活跃度加以相应的时效权重因子。最后,以Twitter为研究对象,结合社交关系网,通过实例分析说明ABP算法更具时效性和说服力,可以比较准确地提高活跃用户的排名,降低非活跃用户排名。