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微博用戶 影響力分析作為社交網絡分析的重要組成部分，一直受到研究人員的關注。針對現有研究工作分析用戶行為時間性的不足和忽略用戶與參與話題之間關聯性等問題，提出了一種面向微博話題的用戶影響力分祈算法一基于 話題和傳播能力的用戶排序（TSRank）算法。首先，基于微博話題分析用戶轉發行為時間性，進一步構建用戶轉發和用戶博文轉發兩種話題轉發關系網絡，預測用戶話題信息傳播能力;然后，分析用戶個人歷史微博和背景話題微博文本內容，挖掘用戶與背景話題之間的關聯性;最后，綜合考慮用戶話題信息傳播能力以及用戶與背景話題間關聯性計算微博用戶影響力。爬取新浪微博真實話題數據進行實驗，實驗結果表明，話題關聯度更高用戶的話題轉發量明顯大于關聯度很低的用戶，引入用戶轉發行為時間性相比無轉發時間性，TSRank算法的捕獲率（CR）提高了18.7%，進一步與典型影響力分析算法WBRank、TitterRank和PageRank相比， TSRank算法在準確率和召回率。上分別提高了5.9%、8.7%、13.1%和6.7%9.1%、14.2%，驗證了TSRank算法的有效性。該研究成果對社交網絡的社會屬性、話題傳播等理論研究以及好友推薦、輿情監控等應用研究具有支撐作用。
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