[发明专利]在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法有效
| 申请号： | 201210455018.1 | 申请日： | 2012-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN103020116A | 公开（公告）日： | 2013-04-03 |
| 发明（设计）人： | 徐常胜;桑基韬;方全 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 宋焰琴 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明是一种在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法，包括步骤如下：步骤S1：利用超图模型为兴趣社交媒体网络中的用户、兴趣对象及其相互作用关系建模；步骤S2：采用超图约束的正则化主题概率模型，利用兴趣对象的内容信息和内容信息之间的相似性关系作为约束，自动学习得到隐含的兴趣主题；步骤S3：对每个用户和兴趣对象进行主题影响力排序，采用相似性传播模型及在超图上的用户和兴趣对象及相互之间的超边传播主题影响力，直到稳态，然后排序可得到特定主题下的有影响力的用户。本发明能够真实而准确地反映用户影响力在社交媒体网络中的分布。 | ||
| 搜索关键词： | 社交 媒体 网络 自动 筛选 影响力 用户 方法 | ||
【主权项】：
一种在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法，其特征在于，该方法包括步骤如下：步骤S1：利用超图模型为兴趣社交媒体网络中的用户、兴趣对象及其相互作用关系建模；步骤S2：采用超图约束的正则化主题概率模型，利用兴趣对象的内容信息和内容信息之间的相似性关系作为约束，自动学习得到隐含的兴趣主题；步骤S3：对每个用户和兴趣对象进行主题影响力排序，采用相似性传播模型及在超图上的用户和兴趣对象及相互之间的超边传播主题影响力，直到稳态，然后排序可得到特定主题下的有影响力的用户。
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