微博话题用户影响力算法：TSRank提升分析精度

本文主要探讨了"面向微博话题的用户影响力分析算法"这一主题，针对当前社交网络分析中存在的一些局限性，如对用户行为时间性分析不足和忽视用户与参与话题之间的关联性。论文的作者刘威、张明新和安德智针对这些问题，提出了TSRank算法，这是一种创新的方法，旨在更精确地评估微博用户的影响力。 TSRank算法的核心步骤包括：首先，通过对微博话题的分析，识别用户的转发行为的时间特性，构建了用户转发关系网络和用户博文转发的网络，以此预测用户的话题信息传播能力。这一步强调了时间维度在信息传播中的关键作用，因为不同时间点的转发活动可能反映用户的活跃度和影响力趋势。 接着，算法深入挖掘用户个人微博和个人背景话题之间的关联性，通过文本内容分析来理解用户与特定话题的紧密程度。这种关联性的考虑有助于更全面地衡量用户的影响力，因为它揭示了用户不仅仅是转发，还可能通过创造或参与与主题相关的讨论来影响他人。 实验部分，研究者利用新浪微博的真实话题数据进行了测试，结果显示，与那些话题关联度高的用户相比，话题关联度低的用户其转发量明显较少。引入用户转发行为的时间性因素后，TSRank算法的捕获率有显著提升，相较于经典影响力分析算法如BRank、TwitterRank和PageRank，TSRank在准确率和召回率方面均有明显优势，证明了该算法在用户影响力分析上的有效性。 这一研究对于理解社交网络的社会属性、话题传播的动态规律以及在实际应用中如好友推荐、舆情监控等领域具有重要的理论和实践意义。因此，它填补了现有研究的空白，为社交媒体用户影响力的量化评估提供了一种新颖且有效的工具。中图分类号 TP391 和 TP181 指出了研究属于信息技术类和信息检索类，文献标志码 A 表明该研究符合学术期刊的标准。