一种提高基于行为的影响力度量准确性方法技术

本发明专利技术公开了一种提高基于行为的影响力度量准确性方法，本发明专利技术首先构建基于位置访问的社交网络，并对所有用户进行了用户签到信息记录进行提取，并且剔除了用户重复行为。然后根据目标用户的签到地点计算位置热门度。同时根据时间模型对朋友圈的总影响力进行重分配，由此剔除了朋友圈的影响因素。之后使用杰卡德的算法度量位置相似度，最后得出指定用户间的影响力大小。本发明专利技术考虑了导致用户之间存在相似签到行为的多种原因，用户本身的个人喜好、用户朋友圈共同影响、位置热门因素等，从而使两个用户之间的影响力度量结果更加准确。两个用户之间的影响力度量结果更加准确。两个用户之间的影响力度量结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
一种提高基于行为的影响力度量准确性方法


[0001]本专利技术涉及互联网
，本专利技术属于影响力度量领域，具体涉及一种提高基于行为的影响力度量准确性方法。

技术介绍

[0002]从上世纪末开始，Web 2.0技术引发了在线社交网络的快速发展，如Twitter、Facebook、微博等。此后，研究人员首次可以通过在线网站收集大量与现实世界一致的数据。能够深入研究社会影响与社交网络中的网络结构、用户行为、舆论等诸多原因之间的相关性。在社交网络影响力度量方面取得了大量的成果，广泛应用于专家调查、推荐系统、商品营销等领域。同时，人们已经习惯借助社交网络平台上分享日常的生活，人们不再单纯地作为内容的接收者，他们还成为了内容的生产者和传播者。研究用户之间的影响力度量有极大的作用。
[0003]目前基于位置的社交网络越来越流行，用户热衷于在社交网络分享他们的地理位置并签到，发表评论和意见等。目前关于基于位置的社交网络方面的研究已经有很多，但是这些研究中关于影响力度量的方法一部分单纯从网络拓扑结构进行度量，缺乏了用户之间的关键交互内容信息，其影响本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提高基于行为的影响力度量准确性方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1、构建初始网络；步骤2、测量用户m对目标用户n的单次行为影响力，判定用户m与目标用户n之间是否存在连边；m、n两用户没有连边，则m、n两用户在该签到行为下的影响力为0；m、n两用户有连边，则执行步骤3；步骤3、剔除用户本身个人喜好的影响；步骤4、计算社会大众影响因素的影响；步骤5、剔除来自朋友圈因素的影响；步骤6、计算基于用户偏好相似的影响；步骤7、对用户行为相似度随时间变化产生的影响进行修正；步骤8、在步骤3至7的基础上，计算目标用户n受到m的影响力。2.根据权利要求1所述提高基于行为的影响力度量准确性方法，其特征在于，在步骤1中使用无向图G(V,E,C)表示基于位置的社交网络，V表示网络中的节点集合，即社交网络用户集合；E表示网络中边的集合，即社交用户之间的关系；任意用户x的签到记录用表示其中i表示用户x的第i个签到记录，表示用户x签到位置，表示用户x在的签到时间。3.根据权利要求2所述提高基于行为的影响力度量准确性方法，其特征在于,在步骤2中包括以下子步骤：步骤2.1：如果m、n两个用户均在同一位置签到，且m的签到时间早于n的签到时间则存在影响力，则直接进入步骤3；步骤2.2：如果m、n两个用户在同一位置签到，但m的签到时间晚于n的签到时间，或者mn两个用户没有在同一位置签到，则不存在影响力；4.根据权利要求3所述提高基于行为的影响力度量准确性方法，其特征在于,在步骤3中剔除用户本身个人喜好的影响根据所有用户的签到记录的签到时间提取出用户在同一位置最早在的签到记录，然后删去用户签到位置在且签到时间在之后的签到记录，最后对每个用户提取出的初次行为记录构建单用户初次行为记录集合，表示如下：5.根据权利要求4所述提高基于行为的影响力度量准确性方法，其特征在于，在步骤4中，有别于社交圈子，即所有一阶朋友的影响，这里规定社会大众为用户的非直接朋友；社会大众的影响因素用流行度来计算，影响力与社会大众影响因素呈现反比关系；其中地点流行度是指某个地点在当前某长度时段受到社会大众追捧的程度，某位置流行度为：位置在当前时间段内被所有用户签到的次数占该时间段所有位置总签到次数的比例；包括以下
两个子步骤：步骤4.1：计算位置的位置热门度，根据步骤2初次行为提取之后用户的签到记录，计算位置在当前时间段内被所有用户签到的次数占总签到次数的比例，表示如下：其中，表示位置在时刻的热门度，k为时段阈值，表示用户m的在行为或者处签到时刻比n的签到时刻早k，||表示集合的大小；步骤4.2：剔除位置热门影响因...

【专利技术属性】
技术研发人员：江游，胡瑞敏，王晓晨，刘洋，
申请(专利权)人：深圳市新一代信息技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：