刘俊杰，马 畅，邵维龙，韩东红，夏 利

(1.山西工程技术学院信息工程与自动化系，山西 阳泉 045000; 2.东北大学计算机科学与工程学院，辽宁 沈阳 110819)

0 引 言

新浪微博意见领袖一方面能有效引导热点事件的信息传播，另一方面在网络商品推荐领域也拥有强大的引导力。因此在新浪微博挖掘出符合需要的意见领袖,对于发挥微博信息的社会价值和商业价值有着非常重要的作用[1]。

基于此,本文提出在新浪微博上进行意见领袖挖掘的3步走策略整体框架。在建立新浪微博网络图模型的基础上,首先提出一种基于用户交互度的TCRank算法来对初始用户集合过滤,得到候选新浪微博意见领袖集合;其次设计基于活跃度、创新度、传播度的新浪微博意见领袖属性指标,并根据AHP层次分析法对各个特征指标权重进行计算,对候选意见领袖集合进一步精化;然后针对微博文本情感因素对意见领袖挖掘的影响,将用户博文和评论考虑进挖掘过程,引入支持度的概念,提出一种基于CNN卷积神经网络模型的新浪微博意见领袖抽取算法。

1 相关研究

当前主流用于挖掘新浪微博意见领袖的方法主要分为2种[2]：1)基于网络结构的方法；2)基于交互信息的方法。

基于网络结构的方法是根据用户间的关系构建用户网络拓扑图,然后利用复杂网络学中的知识,在以不对网络整体结构性造成破坏的前提下,对网络图中能够代表节点显著特征的指标得分进行计算[3]。文献[4]通过对复杂网络中度中心性最大的节点进行影响,验证这些节点能够控制网络中信息的传播，根据构建的社交网络图计算用户节点的中心度。……