基于用户关系与属性的微博意见领袖挖掘方法

被引:19
作者
尹衍腾
李学明
蔡孟松
机构
[1] 重庆大学计算机学院
关键词
意见领袖; 微博; 用户关系; 用户属性; 小世界网络; 聚类分析;
D O I
暂无
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
提出一种结合用户关系与用户属性的挖掘方法。根据微博特征构建微博用户关系网,采用小世界网络理论确定用户的中心性,以此获得基于用户关系的候选意见领袖。通过分析微博用户属性,建立意见领袖影响体系,提出D-means聚类算法,获得基于用户属性的候选意见领袖,结合2种候选意见领袖得到最终意见领袖。实验结果验证该方法在挖掘意见领袖上比现有方法更加准确有效。
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[4]   基于聚类分析的网络论坛意见领袖发现方法 [J].
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