论文摘要
[目的/意义]有效识别开源社区中的意见领袖,模拟开源社区中用户跟随行为,提高合作效率。[方法/过程]根据开源社区的评论关系构建知识协作网络,选取社会网络分析中的4个重要评价指标进行分析。再采用基于TOPSIS意见领袖综合评价方法对网络中关键意见领袖节点进行识别,应用改进的SIR模型模拟开源社区中用户跟随行为。[结果/结论]通过分别与由结构洞确定和灰色关联法确定的意见领袖在网络中引起的传播情况比较,识别出的意见领袖在传播率和传播时间等各方面都更能体现意见领袖的特点。[局限]SIR跟随效应模型没有体现社交网络中具体点对点的传播过程。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐冰村,张晓冬
关键词: 开源社区,意见领袖识别,模型,跟随效应仿真
来源: 情报理论与实践 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,社会科学Ⅰ辑
专业: 中国政治与国际政治,互联网技术
单位: 北京科技大学经济管理学院
基金: 国家自然科学基金项目“智能制造环境下生产系统的组织集成建模与协同仿真研究”的成果之一,项目编号:71871018
分类号: TP393.09;D669.3
DOI: 10.16353/j.cnki.1000-7490.2019.12.016
页码: 101-107
总页数: 7
文件大小: 513K
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