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Towards Detecting Influential Users in Social Networks

机译：致力于检测社交网络中有影响力的用户

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One of online social networks' best marketing strategies is viral advertisement. The influence of users on their friends can increase or decrease sales, so businesses are interested in finding influential people and encouraging them to create positive influence. Models and techniques have been proposed to facilitate finding influential people, however most fail to address common online social network problems such as fake friends, spammers and inactive users. We propose a method that uses interaction between social network users to detect the most influential among them. We calculate the relationship strength and influence by capturing the frequency of interactions between users. We tested our model in a simulated social network of 150 users. Results show that our model succeeds in excluding spammers and inactive users from the calculation and in handling fake friendships.
机译：病毒式广告是在线社交网络最好的营销策略之一。用户对其朋友的影响可以增加或减少销售，因此企业对寻找有影响力的人并鼓励他们创造积极影响感兴趣。已经提出了有助于发现有影响力的人的模型和技术，但是大多数模型和技术未能解决常见的在线社交网络问题，例如假朋友，垃圾邮件发送者和不活跃的用户。我们提出了一种使用社交网络用户之间的交互来检测其中最具影响力的方法。我们通过捕获用户之间交互的频率来计算关系强度和影响。我们在150个用户的模拟社交网络中测试了我们的模型。结果表明，我们的模型成功地从计算中排除了垃圾邮件发送者和不活跃的用户，并成功处理了虚假的友谊。

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