题目：基于链接和内容分析的SNS核心用户识别及其声誉度研究

伴随着SNS服务和SNS网站在国内的飞速发展，SNS网站的核心用户对网络社区和人类社会都产生了巨大影响力。因此，SNS网站核心用户能进行有效的网络营销和口碑传播。此外SNS网站声誉度较好的用户提供的信息相比较于声誉度差的用户更有价值，因此SNS网站核心用户识别及其声誉度研究有着非常重要的意义。本文一方面采用基于链接分析的SNS用户量化评估获取SNS的核心用户，另一方面采用基于内容分析的SNS用户声誉度计量获取SNS用户的声誉情况。首先通过对网页重要性算法——PageRank算法进行改进，提出了针对SNS核心用户识别的用户重要性算法——RankVal算法。把SNS用户网页间的链接关系转化为用户间的链接关系，再用RankVal算法对其进行链接分析，获得SNS用户重要性值。另外本文提出了SNS用户重要性客观评价指标，通过与用户重要性算法所得结果进行直观比较和相关性分析，证明了RankVal算法的有效性。其次本文基于《知网》提供的情感词集和词语相似度计算原则，建立了情感词典。通过剔除用户自身评论、内容相关性分析、情感分析等方法对用户所发表话题的评论进行噪音评论过滤。然后基于情感词典对相关评论进行情感分析获得话题支持度和SNS用户的声誉度。实验证明，本文的方法可以有效地识别SNS的核心用户和判断用户的声誉情况。