基于在线社会网络的用户影响力研究  

Study on User Influence in Online Social Networks

作　　者：许丹青[1] 刘奕群[1] 张敏[1] 马少平[1] 

机构地区：[1]清华大学计算机系,智能技术与系统国家重点实验室,清华大学信息科学与技术国家实验室(筹),北京100084

出　　处：《中文信息学报》2016年第2期83-89,共7页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家863高科技项目(2011AA01A205);国家自然科学基金(60903107,61073071)

摘　　要：对大规模的在线社会网络图结构进行了较为系统的分析,结果表明社会网络的入度、出度、发文数等基本符合幂律分布。社会网络的小世界属性也使得强连通关系呈现"纺锤体"形状。该文从用户的阅读概率角度引入用户的发文行为、浏览行为与标签社区小世界属性等对用户的社会影响力模型进行建模。实验结果显示PTIM模型融合了发文行为与小世界属性等特性,在最具影响力用户节点、用户粉丝数、认证用户数与人工标注的相对用户影响力大小等指标上均表现出稳定的性能。Based on the large-scale social network dataset,this paper conducts a multi-feature statistical analysis on graph structure and finds that the indegree,outdegree and posts of social networks generally fit power law distribution.The ＂small-world＂property makes the strongly connected structure of social network show the ＂spindle＂shape.Furthermore,this paper incorporates users＇posting behaviors,browsing behaviors and social communities＇properties into social influence modelings.Experimental results show that the PTIM model combining users＇behaviors and link relationships has a stable performance on identifying the numbers of fans,authenticated users,the relative influence of users＇pairs and other indices.

关 键 词：社会影响力 小世界属性 信息扩散 社会网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]