TrustRank微博用户影响力评估研究

通过分析用户的转发、评论和提及等行为，运用统计分析方法评估微博用户在传播影响力中的贡献。提出一种基于行为权值分配的PageRank算法，定量分析传播影响力的大小。实验结果显示，该算法相较传统算法更准确，尤其是在反映用户传播影响力方面。

社交网络影响力传播研究汇集了随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术，主要涵盖影响力传播模型、学习和优化。通过总结计算机科学领域近年的成果，展现了该研究的综合应用。当前面临的挑战和未来研究方向也需要进一步探讨。

随着现代通讯方式的发展，QQ截图在信息分享和沟通中扮演着重要角色。

利用社交网络大数据进行用户影响力分析，帮助识别网络环境中具有显著影响力的用户，实现其社会和商业潜力。传统方法在处理海量社交网络数据时效率低下，本研究提出了基于PageRank算法的改进模型，综合考虑了用户的连接和活跃程度。利用支持大规模并行图计算的Spark GraphX工具，快速高效地进行微博用户影响力的定量分析。实验结果显示，所提出的方法不仅提升了分析效率，还更准确地反映了用户的影响力水平。

在Web社会网络分析中，分析用户行为及偏好是关键课题之一。以微博为例，通过对用户历史行为的统计分析，提取影响决策的因素，并定性分析它们之间的关联关系，以揭示用户潜在的偏好。利用CP-nets偏好表达工具建立用户偏好模型，有效表达各因素之间的偏好关系，并导出最优特性，帮助用户进行信息转发决策。

图灵指数的核心思路，就是把不同年代、不同领域学者的引用数据放到一张量尺上。嗯，简单讲，就像是学术圈的“通用积分榜”。研究从 1865 年拉到 2016 年，跨 310 个学科、1.4 亿多篇论文，数据量挺吓人，但有意思：引用数其实是幂律分布的，所以能用归一化来“压平差距”，搞出一个跨领域可比的影响力评分。如果你平时也搞学术网络、做影响力建模，这玩意儿值得一看。尤其是搞可视化、科研排名算法的同学，用这个思路能少走多弯路。哦对了，文中还拿诺奖、图灵奖得主做了验证，这个指数还挺靠谱，不是拍脑袋搞出来的。想深挖的可以顺着几个关键词找点资料，比如幂律分布、归一化、影响力传播这些，文末也给你整理了一些相关

微博用户之间错综复杂的关系构建了一个庞大的在线社会网络，映射了现实社会中人际交往的脉络。这种网络关系并非铁板一块，强关系与弱关系相互交织，并呈现出幂律等级分布的特性。

SQLite的普及很大程度上应该归功于Michael Owens。Mike在The Linux Journal (June 2003)和The C/C++Users Journal (March 2004)上的文章吸引了无数程序员。每篇文章发表后，SQLite网站的访问量都会显著上升。通过这本书你可以看到Mike的才华和他所做的大量工作，相信你不会失望。本书包含了关于SQLite所需要了解的所有内容，你应该一直把它放在伸手可及的地方。

通过词频、词增长率和TF-PDF算法提取突发词集合，利用突发词表示文本，结合微博突发事件描述特征进行文本过滤，并提出“绝对聚类”算法对突发事件文本进行聚类。根据微博回复和转发数加权计算热度，检测各事件中热度最大的突发事件，有效检测微博突发事件。