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基于K核分解的网络知识社区关键用户挖掘研究

2019-06-30分类号:G353.1

【作者】王闯  王亚民  
【部门】西安电子科技大学经济与管理学院  
【摘要】[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与发布的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影响力贡献差异,定义网络边的潜在影响力与边的影响因子,综合考虑用户知识贡献者与传播者双重身份,构建关键用户挖掘模型与排序方法。[结果/结论]结果表明,本文方法能够有效识别现实网络知识社区中的关键用户。
【关键词】知识社区  关键用户  K核  用户影响力  挖掘方法
【基金】
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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