合著者网络中的网络排名算法

为更加全面地评价一个作者在合著者网络中的影响力,借鉴已有的网页网络排名算法,提出了以H-因子为初值的New-LeaderRank算法,并以Paul Erdos合著者网络为例进行实证分析.与网页排名算法PageRank和社会网络排名算法LeaderRank对比分析,结果表明:New-LeaderRank算法能综合考虑某作者与其合著者的合作次数以及这些合著者对该作者的影响,为合理评价某作者在合著者网络中的影响力提供了一种途径.

特定事件意见领袖挖掘

为挖掘适用于特定事件的意见领袖,提出一种采用特定事件相关的新闻文本构建人物关系网络,结合社会网络分析方法挖掘意见领袖的方法。从特定事件相关的新闻文本中识别人名序列,采用滑动窗口和段落划分的方式确定人物之间的影响关系,计算影响关系的强弱,构建特定事件的人物关系网络。采用改进的LeaderRank算法计算人物关系网络中人物的影响力得分。实验结果表明,该方法能够有效识别特定事件的意见领袖,改进后的LeaderRank算法相比LeaderRank等算法能够更有效地识别意见领袖。