基于链路结构的微博领域专家识别研究

摘要：

提出基于链路结构的微博领域专家识别算法,以新浪微博为例,通过多指标综合分析,设计了包括原创发博率、主题相关度、节点扩散度、交互主动性以及用户支持度等五个指标值,将节点的权重分为中心权重和权威权重两部分,分别采用上述指标值为其赋值,再根据用户的中心性和权威性相互增强的思想,迭代计算每个用户的领域中心值和领域权威值,直至算法收敛,最终利用领域权威值结果判断用户是否为领域专家.实验表明,本算法能准确地识别微博中某一领域的专家,并能对其影响力作出有效评判.

关键词：链接分析、专家识别、信息传播

所属期刊栏目：35

分类号：TN9;TP3

资助基金：国家自然科学基金项目“面向知识创新的科研组织知识社区挖掘”71203164;国家社会科学基金项目“基于文本挖掘的网络谣言预判研究”14BXW033的研究成果之一

在线出版日期：2016-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：66-76