典型文献
社交网络中基于K核分解的意见领袖识别算法
文献摘要：
针对在社交网络中挖掘意见领袖时存在的计算复杂度高的难题,提出了一种基于K核分解的意见领袖识别算法CR.首先,基于K核分解方法获取社交网络中的意见领袖候选集,以缩小识别意见领袖的数据规模;然后,提出包括位置相似性和邻居相似性的用户相似性的概念,利用K核值、入度数、平均K核变化率和用户追随者个数计算用户相似性,并根据用户相似性对候选集中的用户计算全局影响力;最后,根据用户全局影响力对意见领袖候选集中的用户进行排序,从而识别意见领袖.在实验部分使用独立级联模型(ICM)预测的用户影响力和中心性两种评价指标在三个大小不同的真实数据集上对所提算法选出的意见领袖集进行评估,并将该算法与其他三种识别意见领袖的算法对比,结果表明该算法选出的影响力Top-15的用户平均影响力以21.442高于其他三个算法.另外,与四种与K核相关的算法做相关性指标对比的结果表明,CandidateRank算法总体来说效果较好.综上,CandidateRank算法在降低计算复杂度的同时提高了准确性.
文献关键词：
K核分解;意见领袖;用户相似性;社交网络;独立级联模型
中图分类号：
作者姓名：
李美子;米一菲;张倩;张波
作者机构：
上海师范大学信息与机电工程学院,上海201418;上海师范大学人工智能教育研究院,上海201418;上海智能教育大数据工程技术研究中心(上海师范大学),上海200234
文献出处：
引用格式：
[1]李美子;米一菲;张倩;张波-.社交网络中基于K核分解的意见领袖识别算法)[J].计算机应用,2022(01):26-35
A类：
CandidateRank
B类：
社交网络,意见领袖,识别算法,CR,分解方法,选集,邻居,用户相似性,入度,追随者,全局影响力,独立级联模型,ICM,用户影响力,中心性,真实数据,算法对比,Top,核相关,相关性指标,指标对比,低计算复杂度
AB值：
0.24927
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