融合用户情感评分的节点专业影响力分析
G202; [目的/意义]大多数社交网络节点的影响力计算没有考虑用户的评价,而用户评价对特定领域的专业影响力节点的识别具有重要意义.[方法/过程]本文利用领域字典和话题识别模型将目标用户的主题范围进行限定,同时结合社交网络用户中的个人信息综合指标,基于用户关注关系建立链路网络,并充分纳入用户评论的情感评分,提出针对专业影响力节点挖掘的Domain Rank算法. [结果/结论]研究表明,该算法能够有效的从多主题的用户群体中发现和识别潜在的专业影响力节点....
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Veröffentlicht in: | 现代情报 2018, Vol.38 (7), p.54-61 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | G202; [目的/意义]大多数社交网络节点的影响力计算没有考虑用户的评价,而用户评价对特定领域的专业影响力节点的识别具有重要意义.[方法/过程]本文利用领域字典和话题识别模型将目标用户的主题范围进行限定,同时结合社交网络用户中的个人信息综合指标,基于用户关注关系建立链路网络,并充分纳入用户评论的情感评分,提出针对专业影响力节点挖掘的Domain Rank算法. [结果/结论]研究表明,该算法能够有效的从多主题的用户群体中发现和识别潜在的专业影响力节点. |
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ISSN: | 1008-0821 |
DOI: | 10.3969/j.issn.1008-0821.2018.07.008 |