TPRank用户影响力评价算法的应用

目前针对社交网络的数据挖掘,出现了越来越多的研究热点。结合用户影响力分析建模,提出了TPRank用户影响力评价算法,该算法可以在特定话题下对用户影响力进行评价。引入用户活跃度的概念来反映用户发布微博的频率高低,在此概念的基础上,提出了基准用户影响力评价算法,而后提出了用户聚集系数的概念来反映一个用户的凝聚力大小,对基准用户影响力评价算法进行修正,得到最终的用户影响力评价算法TPRank。该算法综合考虑了用户活跃度、转发行为、时间和聚集系数等因素。最后在新浪微博数据集上进行了实验,利用TPRank找出了特定话题下影响力大的用户。