论文摘要
推动微博舆情事件演化是众多意见领袖共同作用的结果,因此识别意见领袖群对于舆情事件的监管具有重要作用。提出微博舆情话题下的意见领袖群识别模型,综合考虑用户属性特征、交互特征和网络结构,设计微博舆情下用户影响力评估算法MUR,并结合K-means算法形成MUK-means算法,实现对意见领袖群的识别。以新浪微博数据进行实验,MUK-means算法的聚类时间(14s)远远少于传统K-means算法(32s),而且基于MUK-means算法得到的意见领袖群的用户覆盖率高达86.3%。实验结果表明,MUK-means算法改进了K-means算法初始聚类中心不确定的缺点,不仅提高了聚类效率,而且实现了对意见领袖群的有效识别。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李熠辉,李冠,赵卫东
关键词: 微博舆情,意见领袖群
来源: 软件导刊 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,互联网技术
单位: 山东科技大学计算机科学与工程学院
基金: 山东省研究生教育创新计划一般项目(SDYC16022)
分类号: TP393.092;TP391.1
页码: 30-34
总页数: 5
文件大小: 2330K
下载量: 212
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