基于超网络中超边排序算法的网络舆论领袖识别

本文刊于: 《系统工程》 2013年第09期

关键词:
超边排序算法 超网络 舆论领袖

基于超网络中超边排序算法的网络舆论领袖识别
摘要
     舆论领袖对网络舆情的发生和发展有重要的引导作用,可以影响网络舆论的走向,识别其中的舆论领袖具有重要的现实意义。首先建立了集社交、环境、心理和观点四层子网描述的网络舆论超网络模型,将现有的对网络舆论进行的单层社会网络分析扩展为超网络研究;在超网络模型基础上,提出了一种新的超边排序算法(SuperEdgeRank),通过该算法对社交子网中各个舆论主体参与形成的超边进行排序,进而挖掘出网络舆论领袖。在该算法中,分别对环境子网中信息传播影响度、心理子网中不同心理动机之间转化关联度和观点子网中不同观点的相似度等参数进行了计算。最后通过实例分析证明了该方法的可行性,具有很强的理论指导意义和实际应用价值。

基金项目:
国家自然科学基金资助项目(91024010);中国科学院创新团队项目(KACX1-YW-1011);中国科学院科技政策与管理科学研究所重大研究任务项目(Y201201z06)

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