一种基于新浪微博的用户等级排序算法

    公开(公告)号:CN102663101B

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201210109215.8

    申请日:2012-04-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于新浪微博的用户等级排序算法,包括如下步骤:a、抓取新浪微博中的实时数据;b、通过数据分析确定新浪微博中影响用户等级排序的制约因素;c、建立用户等级排序中用户影响力参考模型;d、建立用户等级排序中用户活跃度参考模型;e、通过用户影响力与用户活跃度模型加权获得用户权重计算模型,利用该模型实现新浪微博用户等级排序。可用于社交网络研究领域。本发明具有较高的合理性与较小的时间损耗,适用于实时网络环境中。

    一种基于新浪微博的用户等级排序算法

    公开(公告)号:CN102663101A

    公开(公告)日:2012-09-12

    申请号:CN201210109215.8

    申请日:2012-04-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于新浪微博的用户等级排序算法,包括如下步骤:a、抓取新浪微博中的实时数据;b、通过数据分析确定新浪微博中影响用户等级排序的制约因素;c、建立用户等级排序中用户影响力参考模型;d、建立用户等级排序中用户活跃度参考模型;e、通过用户影响力与用户活跃度模型加权获得用户权重计算模型,利用该模型实现新浪微博用户等级排序。可用于社交网络研究领域。本发明具有较高的合理性与较小的时间损耗,适用于实时网络环境中。

    基于用户特征及网络关系的微博推荐方法

    公开(公告)号:CN103617289B

    公开(公告)日:2017-09-19

    申请号:CN201310684518.7

    申请日:2013-12-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于用户特征及网络关系的微博推荐方法。该方法包括以下步骤:1)网络拓扑关系矩阵的建立和更新;2)网络拓扑关系矩阵更新;3)不同用户之间关联度的确定;4)关注强度矩阵的最终确定。本发明通过构建了用户和话题之间的网络关系,得到用户和话题之间的关联程度,通过一段时间内话题内容的变化分析用户行为,利用分析的结果对关联关系进行进一步的修正,从而准确的得到用户关注的话题,对用户进行推荐,与传统的推荐方法相对比,该方法有效提高了微博话题推荐的准确度。

    基于用户特征及网络关系的微博推荐方法

    公开(公告)号:CN103617289A

    公开(公告)日:2014-03-05

    申请号:CN201310684518.7

    申请日:2013-12-12

    CPC classification number: G06F16/3322 G06F16/9535 G06Q50/01

    Abstract: 本发明涉及一种基于用户特征及网络关系的微博推荐方法。该方法包括以下步骤:1)网络拓扑关系矩阵的建立和更新;2)网络拓扑关系矩阵更新;3)不同用户之间关联度的确定;4)关注强度矩阵的最终确定。本发明通过构建了用户和话题之间的网络关系,得到用户和话题之间的关联程度,通过一段时间内话题内容的变化分析用户行为,利用分析的结果对关联关系进行进一步的修正,从而准确的得到用户关注的话题,对用户进行推荐,与传统的推荐方法相对比,该方法有效提高了微博话题推荐的准确度。

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