一种基于K-核分解获取社交网络意见领袖的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于K‑核分解获取社交网络意见领袖的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建以用户为节点、用户间关系为边的社交网络有向图；2)采用K‑核分解获得社交网络有向图中每个用户的K核数，根据所有用户的K核数构建意见领袖候选用户集，并构建意见领袖候选图；3)获取意见领袖候选用户集中用户的知名度和热度；4)根据知名度和热度计算用户重要度，并比较意见领袖候选用户集中所有用户的用户重要度，并根据用户重要度选择意见领袖。与现有方法相比，本发明专利技术具有评估准确、联系现实、计算复杂度低等优点。

A method of obtaining social network opinion leaders based on K- kernel decomposition

The invention relates to a method of obtaining social network opinion leaders based on K kernel decomposition, which includes the following steps: 1) constructing a social network directed graph with the user as the node and the relationship between users; 2) the number of K cores for each user in the social network with the kernel decomposition of the social network, according to the K kernel of all users. The number of opinion leaders candidate sets, and the opinion leader candidate map; 3) obtain the popularity and heat of the user of the opinion leader candidate; 4) calculate the user importance according to the popularity and the heat, and compare the opinion of the leader candidate for the user importance of all the users, and choose the opinion according to the user importance. Leaders. Compared with the existing methods, the invention has the advantages of accurate evaluation, realistic connection and low computational complexity.

【技术实现步骤摘要】
一种基于K-核分解获取社交网络意见领袖的方法方法领域本专利技术涉及社交网络方法领域，尤其是涉及一种基于K-核分解获取社交网络意见领袖的方法。背景方法社交网络中的意见领袖可以在信息传递过程中有效地影响大多数用户。因此，意见领袖在信息传播预测，舆论引导和监督以及促进商业发展等方面发挥着越来越重要的作用。无疑，在社交网络用户分析领域，对意见领袖的研究也越来越重要。Kitsak等人认为K-核分解可以识别社交网络中影响力最大的节点。通过K-核分解，社交网络中每个用户可以获得相对应的K核数，具有最大K核数的用户往往都被认为是具有最大影响力的用户。WeiB等人考虑到边两边节点的度，构造加权网络，提出加权K-shell分解方法；YangF等人计算节点及其两跳距离内邻居节点的K-shell值总和作为节点的局部K-shell值；ZengA等人提出混合度分解方法，同时考虑K-核分解过程中被剩余的节点和被删除的节点。BaeJ等人用节点的邻居节点K核数之和来评估具有相同K核数的节点的重要度。但上述基于K-核分解改进的算法，都是根据社交网络的网络拓扑进行分析，没有考虑到真实用户的历史行为，挖掘到的意见领袖可能偏离本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于K‑核分解获取社交网络意见领袖的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建以用户为节点、用户间关系为边的社交网络有向图；2)采用K‑核分解获得社交网络有向图中每个用户的K核数，根据所有用户的K核数构建意见领袖候选用户集，并构建意见领袖候选图；3)获取意见领袖候选用户集中用户的知名度和热度；4)根据知名度和热度计算用户重要度，并比较意见领袖候选用户集中所有用户的用户重要度，并根据用户重要度选择意见领袖。

【技术特征摘要】
1.一种基于K-核分解获取社交网络意见领袖的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建以用户为节点、用户间关系为边的社交网络有向图；2)采用K-核分解获得社交网络有向图中每个用户的K核数，根据所有用户的K核数构建意见领袖候选用户集，并构建意见领袖候选图；3)获取意见领袖候选用户集中用户的知名度和热度；4)根据知名度和热度计算用户重要度，并比较意见领袖候选用户集中所有用户的用户重要度，并根据用户重要度选择意见领袖。2.根据权利要求1所述的一种基于K-核分解获取社交网络意见领袖的方法，其特征在于，所述的步骤3)中，用户的知名度Nt(u)的计算式为：其中，Nout(u)是意见领袖候选图中用户u关注的用户集合，|Nout(u)|为意见领袖候选图中用户u关注的用户个数，din(v)和din(u)分别是意见领袖候选图中用户v和u的追随者总数。3.根据权利要求2所述的一种基于K-核分解获取社交网络意见领袖的方法，其特征在于，所述的步骤3)中，用户的热度Ht(u)的计算式为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：张波，张倩，李美子，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：上海,31