[发明专利]一种基于Twitter数据的社交网络组织成员识别方法

摘要

本发明涉及一种基于Twitter数据的社交网络组织成员识别方法，其特征在于，包括以下步骤：爬取关注目标组织公共账号的用户，构成候选集合；寻找确定属于目标组织的用户构成种子集合；设定得分阈值和期望值；爬取候选集合中的每个用户的关注列表与被关注列表、所有推文并提取其中的推送关系；对于候选集合中的每一个用户，根据种子集合，计算识别因子，使用评估模型计算每个用户的得分；根据给定的得分阈值从候选集中筛选出得分大于得分阈值的用户构成结果集合；从候选集合中移除本轮产生的结果集合，并将新产生的结果集合加入种子集合中；迭代执行直到种子集合中成员的数量达到期望值。本发明涉及的方法能够挖掘目标组织中的成员，挖掘准确率高。

主权项

1.一种基于Twitter数据的社交网络组织成员识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)爬取关注组织公共账号的Twitter用户，构成候选集合U；(2)寻找n个确定属于目标组织的Twitter用户，构成种子集合S；(3)设定得分阀值min，设定种子集合S成员的期望值m，m＞n；(4)逐一爬取候选成员的关注列表、被关注列表、推文的推送关系及数量；(5)统计其中与种子集合S成员相关的部分作为识别因子；(6)通过识别因子计算所有候选成员的得分Score；(7)提取得分Score大于得分阀值min的候选成员并纳入种子集合S中，其余候选成员保留在候选集合U中；(8)判断种子集合S中的人数，若种子集合人数小于期望值m，则重复步骤5～7，继续进行成员识别，若种子集合人数大于期望值m，完成识别。