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文檔簡(jiǎn)介
1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)著社會(huì)的不斷進(jìn)步,隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的普及度越來(lái)越高,人們的生活越來(lái)越趨向于數(shù)字化、電子化,大量數(shù)據(jù)的涌來(lái)使得傳統(tǒng)的單片機(jī)處理能力上的局限越來(lái)越明顯,計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力亟待提高。然而,單片機(jī)性能的提升相對(duì)海量數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)依然十分有限,在這種背景下,云計(jì)算技術(shù)出現(xiàn)并開始發(fā)揮其重要的角色。社交網(wǎng)絡(luò)作為新社會(huì)化媒體的突起,尤其是微博的出現(xiàn)已成為人們?nèi)粘I畹闹匾M成部分之一。微博用戶作為微博平臺(tái)中的重要節(jié)點(diǎn),其行為模
2、式一直是微博研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文對(duì)微博社交平臺(tái)上用戶影響力的評(píng)價(jià)問題及好友推薦問題展開研究,提出改進(jìn)的算法模型,并借助云計(jì)算平臺(tái)完成分布式改造。
針對(duì)微博社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的用戶影響力評(píng)價(jià)問題,提出了一種基于HRank的評(píng)價(jià)算法。該算法將評(píng)價(jià)科學(xué)家科研績(jī)效影響力的判定參數(shù)H指數(shù)引入進(jìn)來(lái),構(gòu)造出能反映用戶影響覆蓋度的粉絲H指數(shù)和用戶微博受追捧程度的微博被轉(zhuǎn)發(fā)H指數(shù),在此基礎(chǔ)上,結(jié)合粉絲H指數(shù)和微博被轉(zhuǎn)發(fā)H指數(shù)構(gòu)建出對(duì)用戶影響力進(jìn)
3、行綜合評(píng)價(jià)的HRank模型。通過與新浪微博官方網(wǎng)站給出的影響力排名進(jìn)行相關(guān)性實(shí)驗(yàn)表明,相對(duì)于目前普遍采用的PageRank算法,HRank算法得到的排名相關(guān)性提高了近10%,可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)微博用戶影響力的客觀評(píng)判。
針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的好友推薦問題,提出了一種基于三度影響力理論的好友推薦算法。社交網(wǎng)絡(luò)用戶節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系除了共同好友外,還存在其他不同長(zhǎng)度的連通關(guān)系,該算法不再局限于僅以用戶間共同好友的數(shù)量作為好友推薦的主要依據(jù),而是在此
4、基礎(chǔ)上引入三度影響力理論進(jìn)一步拓展關(guān)系連接,即把用戶間距離三度以內(nèi)的強(qiáng)連接用戶都考慮進(jìn)來(lái)。通過在新浪微博和Facebook社交網(wǎng)站上的實(shí)驗(yàn)表明,該算法比僅依據(jù)用戶間共同好友數(shù)量的推薦算法在查準(zhǔn)率和查全率上有了較大提高,顯著提升了社交平臺(tái)好友推薦的效果,從而為社交平臺(tái)改進(jìn)推薦機(jī)制,以進(jìn)一步增強(qiáng)用戶體驗(yàn)提供了理論支撐。
由于基于三度影響力的好友推薦算法僅僅考慮的是用戶間好友關(guān)系呈現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性,并沒有加入對(duì)用戶行為特性的考慮。而
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