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题名大数据下基于信息流的快速种子用户识别
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作者
谢杨晓洁
赵凌
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机构
四川师范大学数学与软件科学学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第7期281-284,共4页
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基金
国家自然科学基金重大研究计划:可信网络交易软件系统试验环境与示范应用(91218301)
四川省教育厅重点项目:基于三阶段DEA方法对我国地区R&D投入绩效的评估及四川省R&D投入绩效分析(13sa0137)资助
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文摘
针对大数据下的种子用户的精准识别,分析了影响用户成为种子用户的两大因素:时间优先和属性特征,以及种子信息传播的两大特征:传播时差和方向性。据此,提出了一种快速寻找种子用户的方法,即先将用户按属性特征分到不同的组中,通过分析所有组之间短信流通关系和传播时差找到信息流,即方向性,从而逐步缩小了搜索范围,再通过阈值筛选备选种子。最后验证备选种子,建立树状评价模型,设计种子用户的评价体系,由评价体系的最后得分寻找出种子用户。
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关键词
大数据
种子用户
信息流
信息流浓度
树状评价模型
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Keywords
Big data, Seed user, Information flow, Information flow density, Tree network evaluation model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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