摘要：提出了基于传统的Pagerank算法的改进模型评估微博社区博主的影响力。微博社区中博主的影响力反映其话语权的大小,是研究微博社区的核心概念之一。通过对平均度、聚类系数和平均路径长度等网络特征指标的统计,验证了微博社区网络具有"小世界"的显著特性。从用户活跃度和博文质量两个角度出发,构建了博主影响力的评价指标,引入了博主传播能力这个因子,利用Pagerank算法的思想设计了新的影响力排名(Influence rank)算法模型来评估博主影响力。通过实验对比发现Influence rank算法在考虑节点间的关系之外还考虑了节点本身的特性,能够更加准确客观地反映博主的影响力排名。

摘要：文章以sina微博为研究对象,分析研究了微博舆情分析中提取微博信息转发路径的方法,并获得在微博信息转发过程中起关键作用的微博用户。系统主要使用网络爬虫框架进行数据采集,采用多账户多线程分布式技术,可以绕过sina微博反爬虫机制的功能,具有较高的稳定性和高效性。在研究转发路径提取方法整个过程中,需要经历爬取微博转发网页信息、提取转发信息、转发信息预处理、构造转发路径树等步骤。通过对微博转发路径信息的提取和组织成树形结构信息,就可以实现在网页中显示微博的转发图。最后通过对Page rank算法的改进,实现了计算用户传播影响力的算法设计,能够快速评估在微博整个转发传播过程中用户的转发影响力。

摘要：近来研究的一个热点是知识社区中专家对知识社区的贡献度大小的计算方法。因此本文研究了知识社区中的专家对象,从专家的活跃度和专家的受欢迎度两个指标进行测度,在评价中引入专家的知识贡献能力因子,提出了一种基于传统的Pagerank算法上的评价算法(expert contribution rank)模型,通过实验从算法的性能方面显示了排名算法的有效性。