社交网络中领域专家发现模型研究高晓波方献梅摘要：随着Web2.0和移动终端设备的发展，社交网络日益普及，寻找社交网络中的领域专家已成为研究热点。微博是当今流行的社交网络，以新浪微博数据为例，首先按用户发布的微博主题将用户划分为各个领域，然后提出在各领域内计算微博社交网络用户权威值的模型。模型充分考虑了用户发布的微博数目、用户粉丝数以及粉丝评论、转发和提及用户等行为对用户权威值的影响，最终计算出用户权威值。实验结果证实了该领域专家发现模型的合理性与可行性。关键词：微博；社交网络；用户行为；专家发现；领域专家DOI：10.11907/rjdk.181611：TP301：A：1672-7800（2018）007-0067-03Abstract：WiththedevelopmentofWeb2.0andmobileterminaldevices，socialnetworksarebecomingpopular.Howtolocatetheexpertsinaspecificfieldisaresearchfocusinthisarea.SinaWeiboisoneofthemostpopularon-linesocialisingtoolsinChina.ThispapertriestouseamathematicalmodeltodistinguishexpertsfromnormalusersofSinaWeibo.Firstofall，usersaredividedintodifferentfieldsaccordingtotheposts'theme.Andthenthemodel，whichtakesintofullaccountseveraluserbehaviors，includingtheamountofthepostsandcomments，numberoffansandforwardrates，willcalculatetheauthoritativevalueofeachuser.Theresultoftheexperimentverifiestheadvancementofthismodelintherealnetworkenvironment.KeyWords：microblog；socialnetworking；userbehavior；expertslocating；domainexperts0引言据中国互联网络信息中心发布的第41次全国互联网发展统计报告，截至2017年12月，中国网民规模达7.72亿，互联网普及率为55.8%，微博用户使用率已达到40.9%，知乎、豆瓣、天涯社区用户使用率均有所提升，表明越来越多用户通过各种社区平台进行互动，以获取和表达观点，各种网络社区已成为人们发表言论的重要场所。新浪微博作为我国主流的微博服务提供商之一，一条微博可以包含140字左右的文字，用户可以在微博中添加URL短地址服务、图片、音视频及地理信息等。微博社交网络的海量数据资源中不仅包含大众普遍关注的社会信息，也包含了用户行为特征及热点事件。社交网络中用户的关注、发帖、转帖、评论等行为蕴含了用户偏好、用户权威性等信息。对社交网络中的用户行为进行分析，可以评估用户影响力。目前活跃在互联网上的专家主要是通过互联网平台相互传播而形成的具有影响力的意见领袖，他们在互联网上发表对某个领域的观点，并得到大量普通网民的关注、支持、转发、评论，从而形成对民众的观点引导和舆论影响。他们的话题之所以受到广泛关注，主要在于其发表的观点具有良好的指导性、前瞻性和可靠性，能为普通民众提供有效的信息指导。社区专家发现已成为国内外学者的研究热点之一。近年来，专家发现得到了快速发展，主要集中在知识分享平台（CQA）、学术文献专家和信息管理系统中。问答平台[1]具有明确的问与答关系，答题者具有较为明显的专家特征，通过研究用户历史问答记录领域知识的相关性，得到用户的专业知识、声誉和权威性。周光有等[2]基于用户局部相似性，实现问答平台中用户的主题敏感概率模型进行专家估计；RiahiFatemeh等[3]使用集合概率模型和统计主题模型实现问答社区的专家发现；FermeierRalphf等[4]在wiki中通过语义相似度补充专家本体，实现根据专业知识水平和同行评审协作的专家识别；WuChi-Jen等[5]通过构造P指数评价专家，从而实现领域内的专家发现；NaqviMohsin等[6]提出基于时态关联规则的专业知识挖掘算法实现学术专家发现。Web社区中的专家与普通用户并没有显著区别，且零散地分布在互联网中，这与知识分享平台和学术专家平台具有很大区别。目前已有学者研究Web社区中的专家发现，但主要是将Web社区作为一个社交网络进行分析。SuHang等[7]研究在一个特定领域的社交平台中进行专家发现，但并不适用于广义的社区平台；YinHongzhi等[8]提出通過影响力对专家小组进行识别，但是忽略了领域特征；SmirnovaElena[9]提出用贝叶斯层次概率模型综合分析社会关系和文本主题，...