| 基于Hadoop云平台的新浪微博社交网络关键节点挖掘算法 |
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| 引用本文： | 陈红松,王钢,张鹏.基于Hadoop云平台的新浪微博社交网络关键节点挖掘算法[J].东南大学学报(自然科学版),2018(4). |
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| 作者姓名： | 陈红松 王钢 张鹏 |
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| 作者单位： | 北京科技大学计算机与通信工程学院;材料领域知识工程北京市重点实验室;铁道警察学院 |
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| 摘 要： | 为了高效地分析挖掘新浪微博社交网络信息传播过程中的关键节点,以Hadoop云计算系统作为存储和处理平台,在X-RIME大规模社会网络分析工具开源框架基础上,针对社交网络中使用HITS(hypertext induced topic selection)链接分析算法挖掘关键节点时,未能体现节点和连接的社会属性问题进行改进.新算法充分考虑了社交网络节点和边的社会属性,对HITS算法节点和边的社会属性权值进行优化计算,提出适合社交网络特点的加权HITS算法.通过Hadoop云平台分别运行加权HITS算法和传统HITS算法对新浪微博社交网络数据进行分析.实验结果表明,加权HITS算法比传统HITS算法具有更高的执行效率和结果区分度,加权HITS算法更适合于大规模社交网络信息传播过程中关键节点的分析挖掘.
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