□钮　亮　高　旭　雷园园[中国计量学院　杭州　310018]



基于粗糙集-AHM的新浪微博意见领袖挖掘

□钮亮高旭雷园园
[中国计量学院杭州310018]

[摘要]传统上用来发掘意见领袖的方法主要有指标权重法和社会网络结构挖掘两大类，但是单纯靠指标权重法发现意见领袖受研究者的主观影响较大，而社会网络结构法中用户间关系较难挖掘且对用户其他属性的衡量有局限性，故而引入了基于粗糙集和AHM算法相结合的综合指标权重算法，充分综合主、客观指标权重挖掘意见领袖，避免了使用单一方法的弊端。通过对新浪微博中热点事件的实例验证，比较了粗糙集-AHM、AHP、社会网络挖掘三种算法的结果，并总结出了本方法计算简单，对用户关系数据依赖程度低、指标评价更加客观的特点。

[关键词]意见领袖；粗糙集；AHM；指标评价

引言

微博是Web 3.0新兴起的一类开放互联网社交服务，它以集成化和开放化为特点，任何人都可以通过手机等多种途径向自己的微博客发布消息。微博以其发布内容的简明性、随意性、多样性和及时性为特点，领跑了真正的结构扁平、“去中心化”的自媒体时代。而随着微博时代的到来，意见领袖的也得到了越来越多人的重视。

意见领袖来源于Paul. Lazarsfeld的“两级传播”理论，是指在人际传播网络中可对他人施加影响的“活跃分子”，他们是信息传播的中介或过滤的环节，将信息传播给受众，形成信息传递的二级传播。随着意见领袖被越来越多的人所重视，国内外意见领袖的研究也在不断地发展。……