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基于多学习因子粒子群算法的微博用户影响力分析
被引量：
2
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作者
张硕
杨一平
武装
《软科学》
CSSCI
北大核心
2017年第10期140-144,共5页
分析了用户与其所在网络社团之间的关系,将岛屿模型的思想应用于标准粒子群算法的改进,提出了一种多学习因子粒子群算法(MPSO)。该算法综合考量了用户自身属性和社团关系网络特性两种影响因子,克服了网络水军和僵尸粉的干扰,同时这种改...
分析了用户与其所在网络社团之间的关系,将岛屿模型的思想应用于标准粒子群算法的改进,提出了一种多学习因子粒子群算法(MPSO)。该算法综合考量了用户自身属性和社团关系网络特性两种影响因子,克服了网络水军和僵尸粉的干扰,同时这种改进的粒子群算法使得粒子在进化过程后期更具多样性,避免陷入局部最优。最后通过与Page Rank算法、Behavior-Relationship Rank算法进行对比,充分验证了MPSO算法的准确性以及可靠性。
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关键词
用户影响力
多学习因子粒子群算法
岛屿模型
社交网络
下载PDF
职称材料
题名
基于多学习因子粒子群算法的微博用户影响力分析
被引量：
2
1
作者
张硕
杨一平
武装
机构
首都经济贸易大学信息学院
出处
《软科学》
CSSCI
北大核心
2017年第10期140-144,共5页
基金
国家社会科学基金项目(16BGL145)
北京市社会科学基金项目(14SHB015)
北京市教育委员会科学研究计划基金项目(SM201410038013)
文摘
分析了用户与其所在网络社团之间的关系,将岛屿模型的思想应用于标准粒子群算法的改进,提出了一种多学习因子粒子群算法(MPSO)。该算法综合考量了用户自身属性和社团关系网络特性两种影响因子,克服了网络水军和僵尸粉的干扰,同时这种改进的粒子群算法使得粒子在进化过程后期更具多样性,避免陷入局部最优。最后通过与Page Rank算法、Behavior-Relationship Rank算法进行对比,充分验证了MPSO算法的准确性以及可靠性。
关键词
用户影响力
多学习因子粒子群算法
岛屿模型
社交网络
Keywords
user influence
MPSO
island model
social network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多学习因子粒子群算法的微博用户影响力分析
张硕
杨一平
武装
《软科学》
CSSCI
北大核心
2017
2
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