一种基于PageRank的意见领袖挖掘方法技术

本发明专利技术提出了一种基于PageRank的意见领袖挖掘方法，属于数据挖掘领域。本发明专利技术基于PageRank算法的核心思想，将其引入到社交网络用户影响力分析之中。本发明专利技术不仅考虑了社交网络用户关系拓扑结构信息，而且融合了社交网络用户的一些体现其影响力的属性信息。在社交网络拓扑信息方面算法基于事件中用户的转发关系构建了一个加权的用户关系网络，事件是具有主题性质的和大量广泛的用户参与的，以事件为基础使用转发机制构建关系网络不仅具有信息的针对性与目标性，而且明显能减少社交媒体信息数据量的使用，同时这种网络因事件的不同具有动态性。针对社交网络用户属性信息方面，算法使用了能直接体现用户影响力用户属性信息，能更加精确的刻画了用户影响力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PageRank的意见领袖挖掘方法
本专利技术属于数据挖掘领域，特别涉及一种基于PageRank的意见领袖挖掘方法。
技术介绍
以互联网为基础的社交媒体的迅猛发展，作为真实世界反映与延伸的社交网络已经成为了人们日常生活中密不可分的一部分。人作为社交网络的主体，积极参与到以互联网为基础的社交活动中，并在其中主导着整个社交网络的交互行为，人们在社交平台上不仅能随时随地发布自己遇到的新鲜事，而且能及时的浏览热点事件，并参与到事件的讨论之中，以表达自己的观点与情绪，而且也能寻找自己感兴趣的事情，与自己的朋友和关注着者们及时的交流与沟通。在如此巨大的用户群中，背景不同与组成结构不同的用户在使用社交网络中造成的影响迥异，比如在Twitter中发布信息，拥有巨大粉丝数的明星相比于普通使用者来说在信息传播中被转发的次数更多，信息传播造成影响的广度和深度也就更大，在现实生活中，比如在互联网节点优化部署领域，最优节点的部署能节约成本，提高服务质量等。因此找出具有高度影响力的节点对于社交网路用户行为分析至关重要，也是社交网络分析的研究热点。传统的影响力节点分析方法以复杂网络的拓扑结构为依托，来衡量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于PageRank的意见领袖挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集社交网络热点事件推文，得到事件推文集合；步骤2，提取事件中用户和推文的属性特征；步骤3，根据用户转发关系构建用户转发关系拓扑图，并根据用户转发关系和用户节点属性计算用户关系网络节点权重和边权重；步骤4，基于InfRank算法计算用户影响力，得到用户排名结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于PageRank的意见领袖挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集社交网络热点事件推文，得到事件推文集合；步骤2，提取事件中用户和推文的属性特征；步骤3，根据用户转发关系构建用户转发关系拓扑图，并根据用户转发关系和用户节点属性计算用户关系网络节点权重和边权重；步骤4，基于InfRank算法计算用户影响力，得到用户排名结果。2.如权利要求1所述的基于PageRank的意见领袖挖掘方法，其特征在于，所述步骤1包括以下流程：采集社交网络中热点事件的相关推文，基于推文事件识别技术识别关于一主题的热点事件，事件的相关推文组成事件推文集合。3.如权利要求1所述的基于PageRank的意见领袖挖掘方法，其特征在于，所述步骤2包括以下流程：提取的用户属性特征包络用户ID、用户名、用户昵称、粉丝数、朋友数、发表的推文及其数量、评论数。4.如权利要求1所述的基于PageRank的意见领袖挖掘方法，其特征在于，所述步骤2包括以下流程：提取的推文属性特征包括推文ID、推文内容、发布推文的用户、推文类型、转发次数、发布时间、推文中含有的“RT”或“@”的信息。5.如权利要求1所述的基于PageRank的意见领袖挖掘方法，其特征在于，所述步骤3中计算用户关系网络边权重的流程如下：事件中用户u转发的推文总...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁才，于富财，王森山，胡光岷，
申请(专利权)人：成都爱为贝思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51