基于改进 PageRank算法的微博用户影响力排序研究
丁温雪
徐家兴
朱颢东
1.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,4500022.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,4500023.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,450002
摘要：针对传统的PageRank算法中存在主题漂移和偏重旧网页的弊端，提出了一种基于改进PageRank算法的微博用户影响力排序方法———TSPR算法。该算法将时间因素作为横向标度，采用TF－IDF方法计算网页间的相似度，并具体分析某个时间段用户搜索主题相似度的变化。通过计算网页PR值的大小，从而对微博用户影响力进行排序。仿真实验结果表明，该算法改善了微博用户影响力排序效果，与此同时，提高了搜索质量和准确率。
关键词：PageRank算法时间因子主题相似度用户影响力排序
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61201447)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 256-260 )
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