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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
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
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