[发明专利]基于多角度分析的社交用户影响力度量方法

权利要求书

1.一种基于多角度分析的社交用户影响力度量方法，其特征在于，包含以下步骤：

从多个角度分别构建用户的关系网络；

在不同的关系网络中，利用用户活跃度、交互强度以及兴趣相似度来量化用户影响力；

综合用户在不同角度下的影响力，得到用户在全局范围内的综合影响力。

2.根据权利要求1所述的基于多角度分析的社交用户影响力度量方法，其特征在于，所述从多个角度分别构建用户的关系网络包括：

从关注关系、转发关系、评论关系和提及关系多个角度分别构建用户的关系网络，该关系网络定义为Gⁱ＝{Vⁱ,Eⁱ}，其中Vⁱ为用户的集合，Eⁱ为链接关系，i∈{f,r,c,m}分别对应关注、转发、评论和提及关系。

3.根据权利要求2所述的基于多角度分析的社交用户影响力度量方法，其特征在于，所述用户活跃度表示用户在网络中发生多种活动的频率，定义用户活跃度如公式(1)：

Actⁱ(v)＝Post(v)+Interactⁱ(v),i∈{f，r，c，m} (1)

其中，Actⁱ(v)表示不同网络中用户v的活跃度，Post(v)表示用户v发布微博的数量，Interactⁱ(v)表示用户v关注/转发/评论/提及其他用户的次数。

4.根据权利要求3述的基于多角度分析的社交用户影响力度量方法，其特征在于，所述交互强度用来描述并量化用户间的交互行为，定义交互强度如公式(2)：

其中，RSⁱ(v,u)表示不同网络中用户v与用户u的交互强度，Interactⁱ(v,u)表示用户u转发/评论/提及用户v的次数，Interactⁱ(u)表示用户u转发/评论/提及其他用户的次数，Interactedⁱ(v)表示其他用户转发/评论/提及用户v的次数。

5.根据权利要求4所述的基于多角度分析的社交用户影响力度量方法，其特征在于，所述兴趣相似度被看作信息从一个用户传播到另一个用户可能性的指示器，用户间的兴趣相似度通过比较用户间属性关键字向量的相似性来度量；

对于任意用户v，抽取用户属性的关键字，表示为KW(v)＝(Keyword1:Weight1；Keyword2:Weight2；......)，其中Keywordi表示用户v属性中的关键字，Weighti表示Keywordi在用户v的属性中所占的权重；

对于两个用户v和u，通过计算两个关键字向量中相同子向量的内积和来得到用户间的兴趣相似度值，即通过计算KW(v)和KW(u)中关键字的交集，分别得到v和u的两个子向量，表示为SK(v)＝(ckw1:w_v1；ckw2:w_v2；......)，SK(u)＝(ckw1:w_u1；ckw2:w_u2；......)，其中ckw*表示KW(v)和KW(u)相同的关键字，w_*表示权重，则定义用户v和u的兴趣相似度如公式(3)：

其中，IS(v,u)表示用户v与用户u的兴趣相似度，w_vk和w_uk分别表示用户v和用户u对应的权重，s表示相同关键词的数量。

6.根据权利要求5所述的基于多角度分析的社交用户影响力度量方法，其特征在于，在转发、评论和提及子网中，通过交互强度和兴趣相似度量化用户间交互影响，定义用户间交互影响如公式(4)：

其中，Infⁱ(v,u)表示不同网络中用户v与用户u间的交互影响，RSⁱ(v,u)表示表示不同网络中用户v与用户u的交互强度，IS(v,u)表示用户v与用户u的兴趣相似度。