微博话题挖掘：基于符号网络的意见领袖识别算法

"论文研究-微博话题符号网络下的意见领袖挖掘算法研究.pdf" 在当前的社交媒体环境中，意见领袖的挖掘是研究者关注的重要课题。传统的方法主要侧重于分析网络结构和用户行为，但往往忽视了意见领袖是否真正能影响其他用户这一关键因素。这篇论文针对这一问题，提出了一个基于符号网络的意见领袖挖掘算法，旨在更精确地识别出对用户有显著影响力的领导者。 符号网络是一种特殊的网络模型，它不仅包含了用户之间的连接关系，还考虑了这些关系的性质，如支持或反对。在微博话题的背景下，用户之间可能存在观点的赞同或对立，这些观点关系可以被赋予正负符号，形成符号链接。论文提出的新算法将这些符号关系引入到意见领袖挖掘的过程中，通过分析用户观点的变化和传播，来识别那些能够有效影响他人观点的个体。 论文中提到的基金项目表明，这项研究得到了国家自然科学基金和国家社会科学基金的支持，显示出其研究价值和学术意义。作者曹林林和郑明春分别作为硕士研究生和教授，他们的研究方向涵盖了社交网络、意见领袖挖掘以及计算机网络信息安全等领域。 该研究的摘要指出，随着移动互联网的快速发展，用户在社交媒体中的影响力日益增强，新媒体的兴起改变了信息传播的传统模式。现有的意见领袖挖掘方法主要关注网络结构和用户行为，但忽视了影响力的真实效果。通过引入符号网络，新算法能够捕获用户观点的动态变化，从而筛选出那些能够实质性影响他人的意见领袖。 关键词“社交网络”、“意见领袖挖掘”和“符号网络”揭示了研究的核心内容。论文按照中国图书馆分类号（TP301.6）和文献标志码（A）进行了归类，文章编号（1001-3695（2017）12-3547-05）和doi（10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.006）则提供了文献的检索途径。 这篇论文通过创新性地运用符号网络，为意见领袖挖掘提供了新的视角和方法，旨在提高挖掘的准确性和有效性，对于理解和利用社交媒体信息传播具有实际应用价值。