“小众专家”特征识别——基于MetaFilter的实证分析

【目的】为全面获取专家资源,探究"小众专家"特征识别方法。【方法】以知名社交博客MetaFilter为例,利用用户社交活动数据,构建用户关系网络,统计节点网络结构指标:中介中心度和聚集系数。结合聚类分析和时序分析,判别不同时期节点特征及角色。【结果】综合类群网络特征,获取"小众专家"集合,依据集合时序变动情况细化"小众专家"分类。【局限】只对music版块评论关系进行角色判别及迁移分析,未来工作将扩展至更多版块,对比分析不同语义环境下"小众专家"类群"稳定–变化"特点。【结论】"小众专家"是对现有专家集合的有效补充,其识别研究可用于专家团队构建、专家推荐、专家检索等方面。