卢 开，周艳菊

中南大学 商学院，长沙410000

基于各类社交媒体形成以用户生成内容（User Generated Content，UCG）为主要信息传播方式的虚拟社区，成为群众聚集的新场所。依赖于品牌依恋、人际依恋和社区依恋三大情感动机，虚拟社区用户形成稳定的信息共享与相互影响机制[1]，这使得以虚拟社区为主要传播媒介，以“领导型”用户为信息扩散中心的网络营销（Online Μarketing）开始流行，也为新零售时代的到来创造了有利条件。

虚拟社区运营的核心是“人”，意见领袖们对信息的传播和导向、群体行为的形成和发展等方面都起到重要作用[1]，而意见领袖们的领导能力通常用影响力来度量。用户之间存在的社会影响（Social Influence），促使其行为受自身特点与人际关系圈共同决定，这是信息扩散的内在动因[2]，而信息扩散通过用户的社交活动及形成的交互网络来体现[3]，因此，从交互行为数据入手，探索用户的信息扩散能力，是影响力评价的关键。

1 文献回顾

经过多年的研究发展，不少学者对经典节点排序算法进行了不同角度的改良：刘忠华等人在改进Κ-shell分解和节点基本属性的基础上，提出了基于Κullback-Leibler 的节点排序方法[4]；Rui 等人利用节点逆向秩信息和邻居节点产生的影响，提出了基于影响最大化的反向节点排序方法，以此估计节点影响力[5]。有些学者从网络结构出发来进行节点影响力度量：朱晓霞等人基于多个社交网络共同构成的多层网络拓扑结构，构建了多层社交网络中的影响力节点识别方法[6]；……