仇钧
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院信息安全工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于网络结构的微博用户重要度算法
- 2014年
- 微博是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台,庞大的微博用户群构成了一个复杂的在线社区网络,每天都有巨大的信息量在其间产生、流动、扩散,影响着人们的工作生活。通过这个网络找出重要的关键用户,无论对市场营销还是舆论控制都具有十分重要的意义。相关研究均以改进链接分析中的PageRank算法为主,然而在复杂的网络以及部分数据难以获取的情况下,这些算法并不适用。文中通过划分子网的方法降低网络复杂度,提出了一种单纯的基于网络结构的PageRank改进算法来计算用户的重要程度。实验数据分析表明,该算法简单可靠,能准确反映微博用户的重要程度。
- 张浩霖仇钧徐尘孟笑刘功申
- 关键词：PAGERANK复杂网络理论
- P2P网络中基于分布式可推荐的声誉遏制恶意行为的方法
- 一种网络技术领域的P2P网络中基于分布式可推荐的声誉遏制恶意行为的方法。本发明从列表中获得所有节点的声誉值；根据时间因子计算当前节点对B的直接声誉；请求它们给出关于节点B声誉的推荐值；再根据偏差值，确定推荐者行为的诚实度...
- 仇钧李斓蔡伟梁琳李建华
- 基于微博社会网络的用户兴趣模型研究
- 微博是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台,是基于web2.0平台新近兴起的开放互联网社交服务。在微博平台中,用户通过关注形成人际关系网,用户发布的信息通过转发等方式以病毒的方式飞速传播。这使得微博不仅仅是扩大人...
- 仇钧
- 关键词：社会网络用户兴趣模型信息采集关键词提取相似度计算
- 基于关系的微博重要度算法研究被引量：4
- 2013年
- 近年来微博已经发展为一个影响力巨大的社交网络平台。针对微博的复杂网络特性,提出了对微博用户重要度的算法,从海量微博信息中智能提取重要内容。算法考虑到社交网络的节点间影响以及用户行为的传递性,同时为了提高对海量节点的处理能力,进行了有效的子网分划。通过实验,证明算法能有效分析网络中节点贡献内容的重要度,有助于提高社交网络中舆情监控、分析、管理等工作的效率和准确性。
- 仇钧刘功申
- 关键词：复杂网络用户行为
- P2P网络中基于分布式可推荐的声誉遏制恶意行为的方法
- 一种网络技术领域的P2P网络中基于分布式可推荐的声誉遏制恶意行为的方法。本发明从列表中获得所有节点的声誉值；根据时间因子计算当前节点对B的直接声誉；请求它们给出关于节点B声誉的推荐值；再根据偏差值，确定推荐者行为的诚实度...
- 仇钧李斓蔡伟梁琳李建华
- 文献传递
