在线社交网络用户影响力量化研究

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3、在导师指导下进行的研巧工作及取得的研宛成果。所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。一与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。研究生签名：ｍ捧、日期：蜡４．１｜南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可将学位论文的全部或

4、部分内容编入有关数据库进行检索；论可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授枚南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名；斯￡某．导师签名日期：Ｊ。如列QuantificationResearchofUser’sInfluenceinOnlineSocialNetworkThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMast

5、erofEngineeringByChengyanQiuSupervisor:Prof.GuoziSunApril2016摘要微博作为一种“信息即时共享平台”，较之传统媒体展现了许多突出的优势，给社会生活带来了巨大的便利。对微博用户影响力进行合理有效地评估，既有很高的理论研究价值，也可以产生巨大的社会、经济效益。因此，计算用户在微博平台的影响力具有重要的研究意义。传统的用户影响力评估方法缺少对微博文本信息这一重要维度的度量，且忽略了现实生活中的行业领域问题，基于此，本文提出了基于消息的领域内用户影响力评估方法，其主要构成如下：第一，针对当前缺乏对消息影响

6、力进行量化的问题，本文提出了基于线性加权的微博消息影响力量化模型MIQM，该模型主要综合评估了微博消息的被转发数、被评论数以及被转发后在地域上的分布情况，以此衡量微博消息的影响力。第二，针对传统研究忽略了行业领域的问题，本文提出了基于LDA和KNN的领域分类算法CDoL&K。该算法主要参照微博分类语料集，利用Gibbs抽样对语料集和待分类文本进行LDA建模，然后用KNN分类算法对微博文本进行领域划分，从而得到用户在各领域的微博数及微博文本在所属领域的权重。第三，结合上述两点，在修改CIUA算法的基础上，本文得到了最终的微博用户影响力评估算法ACIU。该算

7、法在衡量微博用户的特性以及微博文本的特性时都更为精准，从而对微博平台中用户影响力的评估也更加有效和准确。第四，进行实验分析时首先详细介绍了微博各类数据的获取方法，然后通过比较传统方法和本文方法计算结果，发现本文提出的评估方法具有更好的实用性和合理性。关键词:微博数据采集，微博领域分类，微博消息影响力，微博用户影响力IAbstractAsakindof―instantinformationsharingplatform‖,Micro-bloghasshowedsomeoutstandingadvantagescomparingtothetraditiona

8、lmedia,andhasbroughtgreatconveniencetoso