论文研究微博用户排名算法的研究 .pdf

基于情感计算的微博文本情绪分类方法，焦桐，张天乐，本文提出一种基于情感计算的细粒度微博文本情绪分类方法，在对微博文本语料的情感分析中，整合现有的中文情感词典资源，构建微博

在微博热点话题发现中,由于微博文本短、词量少、用词不规范等特征,使得传统的热点话题检测方法力不从心。针对这一问题,提出了基于速度增长的微博热点话题发现方法。首先把经过预处理的微博按等数量窗口划分,统计

研究微博网络中的信息传播及扩散机制在市场营销、舆情管控等方面具有重要意义。当前的传播模型大多忽视了用户间的个体差异。为解决这一问题,提取了影响转发行为的四类特征,利用机器学习中的逻辑回归模型分析预测个

基于指数随机图的微博链路预测，黄浩，张闯，链路预测是根据网络中已有的边信息，用以预测有可能发生链接的那些节点。微博是一种新型的社交网络，逐渐成为虚拟世界中连接人与

微博话题检测是当前研究的热点，提出一种基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测方法。该方法对一段时间内的微博数据进行预处理，在分词后，根据词性以及词的时域分布抽取出主题词，在相关度高的主题词之间构造边得

由于目前水军的高伪装性，经典的水军识别算法变得不再有效。与真实用户相同，水军用户之间也会形成一定的网络结构，提出了一种基于网络关系的方法来发现水军集团，首先以一个典型的水军账号作为种子，逐层扩展粉丝关

微博中短文本、用语不规范和大量噪音等特性使得传统话题发现方法不能很好地从中获取新话题。针对微博以上特性和话题动态性提出一种基于聚类集成的微博话题发现方法，该方法考虑微博发布的非线性时间因子，采用改进的

随着微博的大量普及和关注度的不断提高，微博热点话题发现已成为当前研究热点。针对于短文本、向量空间模型（VSM）文本表示方法存在高维度、稀疏，以及同义多义问题，导致难以准确度量文本相似度，提出一种基于隐

近年来，微博的蓬勃发展吸引了大量网络用户，用户所发海量微博呈现的大数据环境成为理解用户行为的重要资源。目前，大量在线朋友推荐研究通过对微博内容分析推断用户的兴趣和喜好以进行朋友推荐，但大多数已有研究忽

该文章结合已有的在线社会网络测量结果，对新浪微博的网络拓扑和用户行为特征进行了分析和比较。