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為解決傳統(tǒng)用戶影響力度量算法面向海量數(shù)據(jù)處理時(shí)運(yùn)行速度下降的問題，提出一種基于隱性興趣的用戶綜合影響力度量算法。通過隱含狄利克雷分配模型得到用戶隱性興趣偏好，根據(jù)困惑度和平均話題相似度綜合確定最優(yōu)興趣話題數(shù)，并改進(jìn) Pagerank算法的用戶興趣傳播轉(zhuǎn)移率獲得用戶隱性興趣傳播影響力。在 Spark計(jì)算框架的基礎(chǔ)上，釆用層次分析法且結(jié)合用戶自身影響力和用戶隱性興趣傳播影響力，計(jì)算得到最終用戶影響力實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法綜合考慮用戶興趣和用戶自身影響因素，能夠更客觀高效地評(píng)估用戶的真實(shí)影響力。
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