南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：肖少惠,宋玉蓉,孟繁荣,樊冬梅,李因伟,蒋国平

单位：南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023南京邮电大学 自动化学院，江苏南京210023南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023南京邮电大学 自动化学院，江苏南京210023南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023南京邮电大学 自动化学院，江苏南京210023

关键词：微博；影响力排序；增量网络；互惠边

基金：国家自然科学基金(61672298,61373136)、江苏高校哲学社会科学重点项目（2018SJZDI142）和教育部人文社科规划基金(17YJAZH071,15YJAZH016)资助项目

在微博网络中，考虑短期内活跃用户所引起的关注关系的动态变化以及网络中互惠边对用户间信息传递的影响，文中提出一种微博网络用户影响力排序算法。在挖掘的新浪微博实际数据中，使用算法对用户影响力进行排序，并使用SIR模型对提出的排序进行验证。结果表明，算法的排名预测的准确性要优于其他3种同类排序算法。通过与新浪微博名人影响力排行榜前100名进行比对，使用算法所得到的用户影响力排序与排行榜的重叠率要明显高于其他算法，进一步证明了所提算法的准确性。

来源：2019年第1期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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