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融合用户情感评分的节点专业影响力分析
被引量:
2
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作者
王仁武
周威
张文慧
《现代情报》
CSSCI
2018年第7期54-61,共8页
[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...
[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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关键词
用户
专业影响力节点
情感评分
社会网络分析
话题识别
链接分析
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职称材料
题名
融合用户情感评分的节点专业影响力分析
被引量:
2
1
作者
王仁武
周威
张文慧
机构
华东师范大学经济与管理学部信息管理系
出处
《现代情报》
CSSCI
2018年第7期54-61,共8页
基金
国家社会科学基金项目"基于数据驱动的图书馆资源发现系统平台研究"(项目编号:16BTQ026)
文摘
[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。
关键词
用户
专业影响力节点
情感评分
社会网络分析
话题识别
链接分析
Keywords
user
domain intluence nodes
sentiment score
social network analysis
topics recognition
link analysis
分类号
G202 [文化科学—传播学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合用户情感评分的节点专业影响力分析
王仁武
周威
张文慧
《现代情报》
CSSCI
2018
2
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