社交网站数据挖掘：微博用户排名算法改进与TrustRank应用

本文主要探讨了"论文研究-微博用户排名算法的研究"，由徐慧和施晓倩两位作者共同完成，发表在中国科技论文在线上。随着社交网络特别是微博的飞速发展，数据挖掘与分析已成为关键研究领域。传统的微博用户排名机制仅仅依据粉丝数量进行排序，这存在明显的不公平性，可能导致大量垃圾用户占据前列，给其他用户带来困扰。 为了改善这一状况，研究人员提出了一种创新的排名算法，借鉴了网页排名算法的思想。他们将用户视为网络中的节点，构建了一个概率转移矩阵，通过计算每个用户的TrustRank值来进行排名。TrustRank是一种信任度评估方法，它不仅考虑了用户间的直接联系，还考虑了用户之间的间接影响力，从而更准确地衡量用户的真实价值和信誉。这种改进的算法能够有效地降低垃圾用户对微博排名的影响，提高排名的公平性和准确性。 论文的作者徐慧，作为中国矿业大学北京分校的副教授，拥有计算机科学与技术专业的硕士学位，她的研究方向聚焦于数据库与数据挖掘，致力于解决社交网络数据处理中的实际问题。她的E-mail地址为sunnyhebei@126.com，可供读者进一步交流或获取更多信息。 文章关键词包括“数据挖掘”、“TrustRank”、“微博”和“排名算法”，表明了研究的核心内容和关注点。中图分类号为TP311.5，揭示了该论文属于计算机科学技术类的信息检索与检索服务类别。研究者们深入挖掘微博数据，旨在为用户提供更为公正、合理的排名体验，这在当今社交媒体时代具有重要的实践意义。