基于Motif的社交网络用户影响力排序方法研究

曲贤菲; 田朝霞; 陈旭

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LeaderRank已被广泛地用于衡量社交网络中用户的影响力或重要性的排序算法,但传统的LeaderRank仅利用基于边的关系,而忽略由少量节点组成的子图捕获的高阶关系。在本文中,我们提出一种基于Motif的LeaderRank (MLR)算法,将Motif的高阶关系合并到LeaderRank算法中,提高社交网络用户影响力的排序效果。我们在Twitter数据集上进行实验,结果不仅表明MLR算法的可行性,并且还显著提高了在社交网络用户影响力排序的准确性。除了与基线算法比较之外,还对MLR算法的参数进行分析,表明在社交网络中对用户影响力排序时,MLR算法比LeaderRank要更好。

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来源
《计算机科学与应用》 |2020年第6期|P.1098-1112|共15页
作者
曲贤菲; 田朝霞; 陈旭;
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作者单位

大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连;

大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连;

大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
LeaderRank算法; 社交网络; 高阶关系; 排序方法;

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