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融合Spark与隐性兴趣的用户综合影响力度量 被引量:1
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作者 童曼琪 黄江升 郭昆 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期61-69,共9页
为解决传统用户影响力度量算法面向海量数据处理时运行速度下降的问题,提出一种基于隐性兴趣的用户综合影响力度量算法。通过隐含狄利克雷分配模型得到用户隐性兴趣偏好,根据困惑度和平均话题相似度综合确定最优兴趣话题数,并改进PageR... 为解决传统用户影响力度量算法面向海量数据处理时运行速度下降的问题,提出一种基于隐性兴趣的用户综合影响力度量算法。通过隐含狄利克雷分配模型得到用户隐性兴趣偏好,根据困惑度和平均话题相似度综合确定最优兴趣话题数,并改进PageRank算法的用户兴趣传播转移率获得用户隐性兴趣传播影响力。在Spark计算框架的基础上,采用层次分析法且结合用户自身影响力和用户隐性兴趣传播影响力,计算得到最终用户影响力。实验结果表明,该算法综合考虑用户兴趣和用户自身影响因素,能够更客观高效地评估用户的真实影响力。 展开更多
关键词 用户影响力 用户兴趣相似度 PAGERANK算法 Spark计算框架 隐含狄利克雷分配模型
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