【摘 要】
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文章提出一种能在实时场景下有效度量微博话题中用户影响力的算法.首先从用户文本的话题相关度以及传播网络转评关系出发构建用户特征向量,然后对生成的用户向量使用聚类的方
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室,北京 100190中国科学院大学,北京 100049;中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室,北京,100190
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文章提出一种能在实时场景下有效度量微博话题中用户影响力的算法.首先从用户文本的话题相关度以及传播网络转评关系出发构建用户特征向量,然后对生成的用户向量使用聚类的方法得到一批高影响力用户,再对这部分用户进行排序最终得到高影响力用户排序列表.同时,算法构造了少量但有效的用户特征以及特征的增量式更新公式,可以在实时环境下增量式运行,适用于捕捉微博中频繁的动态变化.在已有的3个话题数据集上的实验结果表明,文章所提算法的MAP值为0.903.
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