基于个人属性特征的微博用户影响力分析

被引：97

作者：

马俊 ^{[1
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周刚 ^{[1
,2
]}

许斌 ^{[1
]}

黄永忠 ^{[1
]}

机构：

[1] 解放军信息工程大学

[2] 软件开发环境国家重点实验室

来源：

计算机应用研究 | 2013年 / 30卷 / 08期

关键词：

微博话题; 关键人识别; 用户影响力; 属性特征; 回归分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 [];

学科分类号：

摘要：

为提高微博话题中关键人识别的准确性,提出了一种基于个人属性特征的用户影响力分析方法———PBF方法。该方法利用信息传播特征对用户影响力进行度量,结合个人属性特征对其进行回归分析,找出最能反映用户影响力的属性特征,进而利用这些特征对用户影响力进行预测。实验结果表明,PBF方法的识别效率要明显高于RNF方法,有效提高了关键人识别的准确性。

引用

页码：2483 / 2487

页数：5