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基于隐性兴趣的用户综合影响力度量算法
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2021-03-17
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为解决传统用户影响力度量算法面向海量数据处理时运行速度下降的问题，提出一种基于隐性兴趣的用户综合影响力度量算法。通过隐含狄利克雷分配模型得到用户隐性兴趣偏好，根据困惑度和平均话题相似度综合确定最优兴趣话题数，并改进 Pagerank算法的用户兴趣传播转移率获得用户隐性兴趣传播影响力。在 Spark计算框架的基础上，釆用层次分析法且结合用户自身影响力和用户隐性兴趣传播影响力，计算得到最终用户影响力实验结果表明，该算法综合考虑用户兴趣和用户自身影响因素，能够更客观高效地评估用户的真实影响力。
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