Influence in Social Media
作者： 张大勇[1];王妍[1]
作者机构： [1]哈尔滨工业大学互动媒体设计与装备服务创新重点实验室,黑龙江哈尔滨150001
出版物刊名： 情报科学页码： 10-16页年卷期： 2019年 第4期
主题词： 社交媒体;关键用户;排序;全局效率
摘要：�目的/意义】通过构建影响力评价的检测方法,实现对社交媒体关键用户的识别。【方法/过程】根据关系型网络特点,提出了一种基于最大连通子集、网络连通分支和全局效率的综合检测方法,该方法综合考虑了用户个体在保持网络完整性和连通性方面的作用。【结果/结论】抗毁性实验结果表明:中心性指标适用性与网络结构属性紧密相关。对于稠密网络,个体的介数值越大在网络中所具有的影响力越高;对于稀疏网络而言,个体对外连接度越大其所具有的网络影响力越高。数据来源不够广泛,有可能导致研究偏差。本文所构建的综合检测方法能够有效地判断网络个体影响力的真实水平。
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