本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多種用戶影響力分析算法對(duì)比研究　出處：《中文信息學(xué)報(bào)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,人們可以非常平等、快捷地發(fā)布和接受信息,這導(dǎo)致線上生活對(duì)線下生活的影響越來(lái)越大。社會(huì)化營(yíng)銷應(yīng)運(yùn)而生,其非常重要的一個(gè)需求是要最大化營(yíng)銷活動(dòng)在社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力。因此,社交網(wǎng)絡(luò)中用戶影響力分析成為一個(gè)至關(guān)重要的研究點(diǎn)。該文重點(diǎn)考察了基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響力分析方法,主要包括最大度算法、距離中心點(diǎn)算法、類似PageRank算法的PeopleRank算法等,并給出了具體的分析結(jié)論。
[Abstract]:With the development of social networks, people can publish and receive information quickly and equally, which leads to the growing influence of online life on offline life. Social marketing came into being. One of its most important requirements is to maximize the impact of marketing activities on social networks. User influence analysis has become an important research point in social networks. This paper focuses on the influence analysis methods based on network structure, including the maximum degree algorithm, distance center point algorithm. Similar to the PeopleRank algorithm of PageRank algorithm, and gives the concrete analysis conclusion.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院信息檢索研究中心;哈爾濱工業(yè)大學(xué)圖書館信息咨詢部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61202277,61133012)
【分類號(hào)】：TP301.6
【正文快照】： 1引言在當(dāng)前的社交網(wǎng)絡(luò)大潮中,通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)銷售自己的產(chǎn)品成為傳統(tǒng)行業(yè)所做的積極嘗試。人們發(fā)現(xiàn),對(duì)于一些新的產(chǎn)品或者思想,總是由少數(shù)幾個(gè)人首先接受,然后將其傳播到整個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中去。于是,常用的一種營(yíng)銷手段就是,在某個(gè)潛在客戶群體中找一些人,給予他們一定的優(yōu)惠或者

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1 王彪;社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶影響力分析[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：1402068