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在已有 Pagerank算法構(gòu)建的微博用戶影響力評(píng)估模型中，存在用戶自身屬性信息欠缺以及在用戶不活躍期間其影響力被誤判下降的問題。為此，綜合考慮用戶自身的屬性，基于用戶的活躍度、認(rèn)證信息及博文質(zhì)量來確定其自身的基本影響力，通過引入用戶博文的傳播率挖掘用戶的潛在影響力，結(jié)合用戶不同好友的質(zhì)量，基于改進(jìn)的 Pagerank算法構(gòu)建微博用戶影響力評(píng)估算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與改進(jìn)BWPR算法相比，該算法準(zhǔn)確率、召回率和F值分別提高13.5%、10.1%和12.3%，能準(zhǔn)確、客觀地反映微搏用戶的實(shí)際影響力，可為社交網(wǎng)絡(luò)中的意見領(lǐng)袖挖掘、信息傳播和輿論引導(dǎo)等研究提供參考。
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