【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家社会科学基金(17XXW004);教育部人文社科青年基金(16YJC860010);重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(17SKG144,18SKGH100);2018年重庆市科委技术创新与应用示范项目(cstc2018jscx-msybX0049);2017年度重庆市高校网络舆情与思想动态研究咨政中心开放课题(KFJJ2017024)
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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
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