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社交网络用户影响力量化模型研究——以新浪微博为例
被引量：
5
1
作者
林青
李立煊
杨腾飞
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2018年第8期202-207,共6页
[目的/意义]社交网络用户影响力对信息的传播有显著影响,如何对用户影响力进行准确的量化判定,是目前亟待解决的问题。[方法/过程]以新浪微博为研究对象,通过非监督类神经网络模型中的增长阶层式自组织映像图来分析社交媒体用户各领域...
[目的/意义]社交网络用户影响力对信息的传播有显著影响,如何对用户影响力进行准确的量化判定,是目前亟待解决的问题。[方法/过程]以新浪微博为研究对象,通过非监督类神经网络模型中的增长阶层式自组织映像图来分析社交媒体用户各领域影响力,给出微博用户影响力的量化评估方法,综合考虑用户所发表言论的价值性与话题性以及用户在社群网络结构中的重要性。[结果/结论]实验结果显示,所提出的用户影响力评估方法,能够有效地将使用者不同面向的影响力以量化的方式来表示,并准确呈现不同时点的用户影响力。
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关键词
新浪微博
类神经网络模型
用户影响力
评估指标
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题名
社交网络用户影响力量化模型研究——以新浪微博为例
被引量：
5
1
作者
林青
李立煊
杨腾飞
机构
华中科技大学公共管理
学院
韶关学院新闻与传播学系
武汉东湖新技术开发区管理委员会
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2018年第8期202-207,共6页
文摘
[目的/意义]社交网络用户影响力对信息的传播有显著影响,如何对用户影响力进行准确的量化判定,是目前亟待解决的问题。[方法/过程]以新浪微博为研究对象,通过非监督类神经网络模型中的增长阶层式自组织映像图来分析社交媒体用户各领域影响力,给出微博用户影响力的量化评估方法,综合考虑用户所发表言论的价值性与话题性以及用户在社群网络结构中的重要性。[结果/结论]实验结果显示,所提出的用户影响力评估方法,能够有效地将使用者不同面向的影响力以量化的方式来表示,并准确呈现不同时点的用户影响力。
关键词
新浪微博
类神经网络模型
用户影响力
评估指标
Keywords
Sina microblog
neural network model
user influence
evaluation index
分类号
G206 [文化科学—传播学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
社交网络用户影响力量化模型研究——以新浪微博为例
林青
李立煊
杨腾飞
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2018
5
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