基于改进PageRank算法的微博用户影响力排序研究  

Research on Ranking of Micro-blog Users' Influence Based on Improved PageRank Algorithm

作　　者：丁温雪 徐家兴[1] 朱颢东[1] 

机构地区：[1]郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州450002

出　　处：《湖北民族学院学报（自然科学版）》2016年第3期256-260,共5页Journal of Hubei Minzu University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(61201447)

摘　　要：针对传统的PageRank算法中存在主题漂移和偏重旧网页的弊端,提出了一种基于改进PageRank算法的微博用户影响力排序方法——TSPR算法.该算法将时间因素作为横向标度,采用TF-IDF方法计算网页间的相似度,并具体分析某个时间段用户搜索主题相似度的变化.通过计算网页PR值的大小,从而对微博用户影响力进行排序.仿真实验结果表明,该算法改善了微博用户影响力排序效果,与此同时,提高了搜索质量和准确率.Aiming at the shortcomings of the traditional PageRank algorithm,a kind of ranking method based on improved algorithm（ TSPR） was proposed.In this algorithm,the time factor is used as the scale,the TF-IDF method is used to calculate the similarity between web pages,and the variation of the similarity between the users in a certain period of time is analyzed.By calculating the PR value of the Web page,micro-blog users＇ influence is ranked. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the ranking effect of micro-blog users and enhance the quality and accuracy of the search.

关 键 词：PAGERANK算法 时间因子 主题相似度 用户影响力排序 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]