Klout 分数：跨多个社交网络的影响力度量
社会与信息网络
2016-11-15 v1 信息检索
摘要
在本工作中，我们提出 Klout 分数（Klout Score），一个每日为 9 个不同社交网络上的 7.5 亿用户分配分数的影响力评分系统。我们提出一个层次化框架，通过整合来自多个网络和社群的用户信息，为每个用户生成影响力分数。超过 3600 个捕捉影响力交互信号的特征跨多个维度为每个用户聚合。这些特征通过每天处理来自社交网络的超过 450 亿次交互，以及整合指示现实世界影响力的因素，可扩展地生成。由标注数据训练的监督模型确定特征的权重，最终的 Klout 分数通过层次化结合社群和网络获得。我们通过展示分数更高的用户能够在网络中更有效地传播信息，验证了该分数的正确性。最后，我们使用与其他排名系统的若干比较，表明不同领域中具有高影响力和高辨识度的用户拥有较高的 Klout 分数。
引用
@article{arxiv.1510.08487,
title = {Klout Score: Measuring Influence Across Multiple Social Networks},
author = {Adithya Rao and Nemanja Spasojevic and Zhisheng Li and Trevor DSouza},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.08487},
year = {2016}
}
备注
8 pages, 2015 IEEE International Big Data Conference - Workshop on Mining Big Data in Social Networks