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1. 融合用户内容与关系结构的用户影响力算法

马慧芳, 师亚凯, 谢蒙, 庄福振

计算机应用 2015, 35 (12): 3487-3490. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3487

摘要（451）

PDF （768KB）（264）

为快速检测出信息传播的途径,减少恶意信息造成的影响,提出了一种迭代的融合用户内容与关系结构的用户影响力算法(CSIAI)。该算法通过用户微博内容建模,迭代计算出词-用户文档的相似性;另外通过微博的关注和被关注行为,建立用户关系结构,计算用户影响力权值,得到用户的影响力邻接矩阵,提取 k个较大影响力的节点作为信息传播的路径。在检测仿真实验中,CSIAI以影响覆盖率和响应时间作为评价指标,根据扩充后的新知识库,确定CSIAI中参数 α和 β的关系。随着用户数量增长,CSIAI的影响覆盖率和响应时间性能明显优于PageRank、CELF和非迭代的融合用户内容与关系结构的用户影响力算法(CSIA)。实验结果表明,CSIAI能有效地检测到信息的传播情况。

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2. 融合词语关联关系的自适应微博热点话题追踪算法

孙曰昕马慧芳师亚凯崔彤

计算机应用 2014, 34 (12): 3497-3501.

摘要（173）

PDF （760KB）（699）

针对传统文本表示模型忽略词项关系的弊端和话题追踪过程中产生的话题漂移问题,提出了结合词语关系的自适应话题追踪算法。通过挖掘词语间的互信息和关联词信息,继而更新传统文本表示模型,通过相似度计算来判断是否为热点话题的后续话题,最后通过更新热点微博话题向量来避免话题漂移问题。实验证明了所提算法针对微博热点话题追踪是有效的。

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