Abstract-The utvärdering av en användares sociala inflytande är avgörande för olika tillämpningar i online sociala nätverk (OSNs). Vi föreslår en finkornig funktionsbaserad social påverkansmodell (FBI). För det första konstruerar vi en användares initiala sociala inflytande genom att utforska två viktiga faktorer, det vill säga möjligheten att påverka andra och vikten av användaren själv. För det andra utformar vi den sociala influensjusteringsmodellen baserad på PageRank-algoritmen genom att identifiera påverkan från vänner. För att uppnå finkornig utvärdering, baserad på en funktionsuppsättning som inkluderar relaterade ämnen och användarprofiler, skiljer vi funktionsstyrkan hos användare och bindningsstyrkan hos användarrelationer. Vi betonar också de effekter som vanliga grannar har på inflytandet mellan två användare. Genom experimentell analys visar vår FBI-modell anmärkningsvärd prestanda, som kan identifiera alla användares sociala influenser med mycket mindre dubbelarbete (det är mindre än 7 procent med vår modell, medan mer än 80 procent med andra examensbaserade modeller), samtidigt som det har en större påverkan sprids med top-k inflytelserika användare. En fallstudie bekräftar att vår modell kan identifiera inflytelserika användare med högre kvalitet.
Inom det sociala nätverket föreslås en finkornig funktionsbaserad modell för utvärdering av socialt inflytande för att identifiera alla användares sociala påverkan REF.
Fine-Grained Feature-Based Social Influence Evaluation in Online Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}