大规模社交网络中高效的关键用户选取方法

作     者：郑永广 岳昆 尹子都 张学杰 ZHENG Yongguang;YUE Kun;YIN Zidu;ZHANG Xuejie

作者机构：云南大学信息学院昆明650500 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2017年第37卷第11期

页      面：3101-3106页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61472345 61562090) 云南省应用基础研究计划重点项目(2014FA023) 第二批"云岭学者"培养项目(C6153001) 云南大学青年英才培养计划项目(WX173602) 云南省教育厅科研基金资助项目(2016ZZX006 2016YJS005)~~ 

主　　题：大规模社交网络 信息传播能力 关键用户 PageRank Spark 

摘      要：针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据,如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户,提出了一种关键用户选取方法。首先,利用社交网络的结构信息,构建以用户为节点的有向图,利用用户发布消息的历史数据,基于Spark计算框架,定量计算由用户活跃度、转发交互度和信息量占比刻画的权重,从而构建社交网络的有向带权图模型;然后,借鉴PageRank算法,建立用户信息传播能力的度量机制,给出基于Spark的大规模社交网络中用户信息传播能力的计算方法;进而,给出基于Spark的d-距选取算法,通过多次迭代,使得所选取的不同关键用户的信息传播范围尽量少地重叠。建立在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法具有高效性、可行性和可扩展性,对于控制不良突发信息传播、社交网络舆情监控具有一定的支撑作用。