基于LeaderRank的意见领袖发现模型及其应用

摘要：

[目的/意义]随着网络和社交媒体的发展,网络"意见领袖"在网络社区的信息传播和交流中发挥着越来越重要的作用,在社会生活的各个方面对网络民意产生巨大的影响.因此,识别网络"意见领袖",掌握其特征和规律成为了网络信息传播研究的重要方面.[方法/过程]在PageRank思想的基础上,利用文本的TF-IDF计算网络社区用户节点的连接强度,以此改进PageRank算法,提出一种LeaderRank方法用来评价网络社区用户节点的重要度,并结合其他指标及BP神经网络进行"意见领袖"的发现实验以及进一步的数据挖掘工作.[结果/结论]实验结果表明,该方法相较于神经网络具有更高的识别率,该方法可以灵活配合其他指标和方法使用,具有更好的适用性、扩展性和稳定性.

关键词：网络社区、意见领袖、BP神经网络、LeaderRank、连接强度、识别率

所属期刊栏目：40

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：新疆社会科学基金项目"新疆社会转型期网络舆论引导机制构建研究"编号:18BXW076

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：194-199