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基于微博信息扩散质量的WSD-Rank传播影响力算法研究的中期报告
本研究旨在通过挖掘微博信息扩散质量的影响因素，提出一种基于WSD-Rank的传播影响力算法。在前期研究中，我们已经深入探讨了WSD-Rank算法的原理和应用，并分析了微博信息传播的特点与难点。在本期研究中，我们主要从以下几个方面开展了工作：
1.数据采集与预处理
本次研究数据采集自微博平台，使用爬虫工具自动获取了大量的微博数据。针对数据中存在的噪声、重复和无用信息等问题，我们进行了数据清洗和预处理。经过处理后，数据集包含了近10万条微博，涵盖了不同领域和话题的信息。
2.信息扩散质量的影响因素识别
在数据集的基础上，我们进行了信息扩散质量的影响因素识别。首先，我们定义了一些评价指标，如转发量、点赞量、评论量等等，对微博信息扩散的质量进行度量。然后，我们使用相关分析和因子分析等方法，识别了多个重要的影响因素，如微博内容质量、用户影响力、社交网络结构等。
3.WSD-Rank传播影响力算法的实现与优化
基于前期研究，我们实现了WSD-Rank算法的原型，并将其应用于微博信息传播的影响力评估。实验结果表明，WSD-Rank算法在评估微博传播影响力时具有较高的准确性和鲁棒性。同时，我们也发现了一些WSD-Rank算法的优化方向，如算法复杂度、节点权重计算和随机游走参数等等。
4.实验与分析
为了验证WSD-Rank算法的有效性和精确性，我们进行了一系列实验并得出了实验结果。实验数据显示，WSD-Rank算法能够准确地评估微博信息传播的影响力，并能够发现一些有价值的传播模式和路径。同时，我们也分析了算法的不足之处和进一步优化的方向。
综上所述，本期研究主要涵盖了数据采集与预处理、信息扩散质量的影响因素识别、WSD-Rank传播影响力算法的实现与优化、实验与分析等方面的工作。目前，我们正在进行最终报告的撰写和总结。