网络微博影响力评价方法研究现状
1 基于PageRank的评价方法
PageRank是由Google创始人拉里•佩奇和谢尔盖•布林提出的一种评价网络影响力的方法，主要利用网页的超链接来确定网页的重要性。
文献[5]根据PageRank的思想设计了基于用户和超链接的话题相似性的影响力排序算法[ ]，但是该算法存在诸多问题，如评价方法相对较主观、网页链接复杂存在准确性问题等。文献[6]借鉴PageRank，认为好友数量是评价用户影响力的一个重要指标，UserRank模型的重要参数是用户朋友对其影响力的贡献值[ ]，用户的好友数量越多，影响力也越大，但是该模型忽视了用户活跃度等其它因素的共同作用。论文网
2 基于用户行为权值的评价方法
文献[7]将社交影响力划分为3种影响力：粉丝数量影响力、回复影响力、转推影响力；以及按粉丝数、消息数、响应用户数的三种排序准则[ ]。通过采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数对这几种排序准则进行比较，认为响应用户数是最重要的指标，回复越多，说明响应越高，影响力就越大，对以上三种准则进行社交影响力排序，得出三种结果。该评价方法最终得到三种影响力，却无法得到微博用户整体的影响力。
文献[8]认为最能被跟随的用户往往携带大量的公开图片和信息源，最能被转推的用户往往是内容聚合服务商、商务人士和新闻网站，最能被提及的用户往往是名人[ ]。方法是分别按照转推、跟随、提及三种用户行为进行影响力评估，再将所得数值通过斯皮尔曼等级相关系数进行两两比较来得出排名结果。该评价方法设计数据量大，在实际测算时会有难度，主要适用于用户影响力粗略排名。
3 基于PageRank和用户行为权值的评价方法
文献[9]认为一个被许多话语权威者跟随的用户有可能也成为话语权威者，一个被许多话语权威者转载的内容有可能是有用内容，一个发布了许多有用内容的用户有可能成为话语权威[ ]。基于这样的思想设计了TURank方法，构造基于链接分析的用户—内容图来对用户进行排名，它关注用户的发布／被回复、跟随／被跟随、转推／被转推行为，从这个角度出发，人工赋予各用户行为权值，得出用户微博影响力。该评价方法相对较成熟，适用于门户微博和政府微博影响力的测算。
4 基于URL追踪的评价方法
文献[10]指出口碑信息通过许多级进行传播，大多是由普通个体引发的，也是普遍被接受的[ ]。从信息传播学的角度出发，它指出信息传播是少数具有关键有影响力人物带动的。计算微博影响力的方法是从URL所在的受欢迎的种子节点开始，通过一系列跟随者的报告来追踪URL传播情况，直到结束。评价方法有三种：将全部影响力贡献分配给第一个发送URL的人或者最后一个人或者平均分配给所有发送URL的人。这种方法同基于pagerank的评价方法类似，忽视了主观因素的作用。
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