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微博社交网络的用户
影响力
评价方法
该文主要研究在微博社交网络中怎样评价用户的
影响力
。在影响用户
影响力
的众多因素中,该文认为用户的传播能力越强,用户的信息便可以更快地在网络中扩散,其
影响力
也越大。和传统的用户
影响力
评价方法相比,该文综合考虑用户的活跃度和用户所发微博质量两个方面的因素,得到用户的
影响力
权重,然后把每一个用户作为社交网络中的节点,计算其在社交网络中的
影响力
。通过在公开语料集和真实数据中的实验,表明该方法是可行的,比传统的用户
影响力
评价方法更能客观、真实地反映用户的实际
影响力
。
2023-07-11 10:29:39
640KB
社交网络
用户影响力
1
在线社交网络个体
影响力
算法测试与性能评估
社交
影响力
是驱动信息传播的关键因素,基于在线社交网络数据,可以对社交
影响力
进行建模和分析。针对一种经典的个体
影响力
计算方法,介绍了该算法的2种并行化实现,并在真实大规模在线社交网络数据集上进行了性能测试。结果表明,借助现有的大数据处理框架,显著提高了个体
影响力
计算方法在海量数据集中的计算效率,同时也给该类算法的研究和优化提供了实证依据。
2023-03-20 00:47:20
852KB
性能测试
社交影响力
分布式计算
在线社交网络
1
面向微博话题的用户
影响力
分析算法.pdf
微博用户
影响力
分析作为社交网络分析的重要组成部分,一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题,提出了一种面向微博话题的用户
影响力
分析算法——基于话题和传播能力的用户排序(TSRank)算法。
2023-03-17 15:23:08
1.25MB
微博话题
1
Housing_Price_Analysis:利用Excel和统计资料(包括t检验和z检验)来分析房价,以确定影响房价的最有
影响力
的因素
房屋价格分析 语境 房价受许多因素影响,包括平方英尺,材料的表面光洁度以及附近地区等。 目的是确定哪些因素对房屋的最终销售价格影响最大。 统计分析对于确定哪些因素更具
影响力
至关重要。 数据集 该数据集适用于爱荷华州埃姆斯市。 它是从Kaggle检索得到的,包含79列,包含1,460个观测值。
2022-11-26 13:27:45
8.82MB
statistical-analysis
housing-prices
data-analysis-excel
1
读《
影响力
》分享.pdf
营销、销售人员必看之书,这本书为我们解释了为什么有些人极具说服力,而我们总是容易上当受骗。隐藏在冲动地顺从他人行为背后的6大心理秘笈,正是这一切的根源。那些劝说高手们,总是熟练地运用它们,让我们就范。此书一一拆解他们的招术,学会保护自己以及让这6大秘笈为我们所用,读过此书之后,希望你做到两件事:一是当你真正的意图是要说“不”时,你不会再说“是”,二是可以令你自己变得比以前更具
影响力
。
2022-11-09 17:26:49
12.34MB
管理
营销
心理
Java
1
《攻击路径管理(APM)
影响力
报告》‘Attack Path Management Impact Report 2022 _X’
攻击路径管理(APM)
影响力
报告。 XM Cyber Research 团队对2021年攻击路径管理平台的分析和见解。
影响力
报告开始于仔细研究攻击路径的方法,然后揭示了攻击技术用于破坏组织间的关键资产的影响,无论是混合云,还是On-PREM还是多云架构。
2022-09-30 19:04:28
3.73MB
信息安全
漏洞攻击
攻击路径
攻击向量
1
领导者五型
影响力
修炼法则学习笔记
领导者五型
影响力
修炼法则学习笔记
2022-09-05 09:05:29
117KB
管理
1
论文研究-基于网络拓扑结构视角的社交媒体用户转发预测算法.pdf
为预测某条微博的具体转发者,在微博是否会被转发的研究基础上,提出了基于社交网络拓扑结构、用户行为及用户间关联三个层面的逻辑回归分类算法,并针对该算法进行真实数据集检测。实验结果表明,该预测算法与未考虑网络拓扑结构的算法相比性能显著提升,为实现社交媒体信息传播轨迹精准预测打下了重要基础。
2022-08-29 18:56:00
975KB
转发预测
社交媒体
拓扑结构分析
社交影响力
逻辑回归
1
引入用户博文传播率的微博用户
影响力
评估算法
在已有 Pagerank算法构建的微博用户
影响力
评估模型中,存在用户自身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其
影响力
被误判下降的问题。为此,综合考虑用户自身的属性,基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本
影响力
,通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在
影响力
,结合用户不同好友的质量,基于改进的 Pagerank算法构建微博用户
影响力
评估算法。实验结果表明,与改进BWPR算法相比,该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%,能准确、客观地反映微搏用户的实际
影响力
,可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。
2022-08-29 18:55:10
1.66MB
网络多媒体算法
1
社会网络上
影响力
最大化算法研究.pdf
社会网络上
影响力
最大化算法研究.pdf
2022-07-10 09:13:56
9.67MB
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