典型文献
改进PageRank算法挖掘社交网络关键用户
文献摘要：
为了准确而快速地挖掘社交网络中的隐藏关键用户,文中在分析经典PageRank算法平均分配权值缺点的基础上,为社交网络中的每个用户节点设置各自的权威度,并结合用户浏览网页的现实情况,模拟用户可以根据主观意向选择节点对应的链接操作,提出一种Au?2S?PageRank(Authority?2Step?PageRank)算法.该算法在程序设计上融合传统Au?PageRank和2S?PageRank算法的优点,可解决权值分配和用户主观意向难以确定这两方面的问题.另外,使用推特数据集对Au?2S?PageRank算法、经典PageRank算法、MBUI?SFIM算法进行测试仿真.实验结果表明,相比另外两种数据挖掘算法,Au?2S?PageRank算法可以更加高效且准确地挖掘有向社交网络中的关键用户.
文献关键词：
PageRank算法;社交网络;关键用户挖掘;权值分配;主观意向;仿真测试
中图分类号：
作者姓名：
石立新
作者机构：
河南省市场监督管理局信息中心,河南 郑州 450000
文献出处：
引用格式：
[1]石立新-.改进PageRank算法挖掘社交网络关键用户)[J].现代电子技术,2022(12):95-99
A类：
2Step,MBUI,SFIM,关键用户挖掘
B类：
PageRank,社交网络,平均分配,分配权,权威度,浏览,网页,现实情况,拟用,主观意向,Authority,程序设计,权值分配,户主,难以确定,推特,数据挖掘算法,仿真测试
AB值：
0.220978
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