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基于Spark GraphX和社交网络大数据的用户影响力分析
被引量：
10
1
作者
文馨
陈能成
肖长江
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第3期830-834,共5页
利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力,为解决该问题,提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模...
利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力,为解决该问题,提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模型。综合考虑了用户连接程度和活跃程度,并以支持大规模并行图计算的Spark Graph X为工具,快速高效地实现了微博用户影响力的定量分析与评价。实验结果表明,所提方法效率更高,得到的用户影响力结果更接近真实情况。
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关键词
数据挖掘
社交网络大数据
SPARK
GraphX
用户影响力分析
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职称材料
题名
基于Spark GraphX和社交网络大数据的用户影响力分析
被引量：
10
1
作者
文馨
陈能成
肖长江
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
武汉大学地球空间信息技术协同创新中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第3期830-834,共5页
基金
湖北省自然科学基金创新群体项目(2016CFA003)
国家自然科学基金资助项目(41301441)
国家"863"计划资助项目(2013AA01A608)
文摘
利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力,为解决该问题,提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模型。综合考虑了用户连接程度和活跃程度,并以支持大规模并行图计算的Spark Graph X为工具,快速高效地实现了微博用户影响力的定量分析与评价。实验结果表明,所提方法效率更高,得到的用户影响力结果更接近真实情况。
关键词
数据挖掘
社交网络大数据
SPARK
GraphX
用户影响力分析
Keywords
data
mining
big data from social network
Spark GraphX
analysis of user influence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Spark GraphX和社交网络大数据的用户影响力分析
文馨
陈能成
肖长江
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
10
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