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大规模社交网络中高效的关键用户选取方法
郑永广, 岳昆, 尹子都, 张学杰
计算机应用
2017, 37 (11):
3101-3106.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3101
针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据，如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户，提出了一种关键用户选取方法。首先，利用社交网络的结构信息，构建以用户为节点的有向图，利用用户发布消息的历史数据，基于Spark计算框架，定量计算由用户活跃度、转发交互度和信息量占比刻画的权重，从而构建社交网络的有向带权图模型；然后，借鉴PageRank算法，建立用户信息传播能力的度量机制，给出基于Spark的大规模社交网络中用户信息传播能力的计算方法；进而，给出基于Spark的d-距选取算法，通过多次迭代，使得所选取的不同关键用户的信息传播范围尽量少地重叠。建立在新浪微博数据上的实验结果表明，所提方法具有高效性、可行性和可扩展性，对于控制不良突发信息传播、社交网络舆情监控具有一定的支撑作用。
参考文献 |
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