基于PageRank的社交网络影响最大化传播模型与算法研究

发布时间：2018-05-15 04:36

  本文选题：社交网络 + 影响最大化　； 参考：《计算机科学》2013年S1期

【摘要】：社交网络中影响最大化问题是指找出最具有影响力的k个节点,使得最终社交网络中被影响的节点最多,信息传播范围最大。针对影响最大化问题,目前已存在一些基本传播模型,但是这些模型没有考虑网络中节点的相关性和重要性,而网络中节点的相关性和重要性是衡量其影响力的一个重要指标,因此,提出了一种基于网页排名算法的信息传播模型(PageRank-based Propagation Model,PRP),然后利用贪心算法来近似求解影响最大化问题。实验结果表明,基于PageRank的传播模型解决影响最大化问题的效果比传统的线性阈值模型、加权级联模型和独立级联模型的效果更好,影响力范围更大。
[Abstract]:The problem of maximization of influence in social networks is to find out the most influential k nodes, so that the most affected nodes in the final social network, the largest range of information dissemination. For the problem of maximizing impact, there are some basic propagation models, but these models do not consider the relevance and importance of nodes in the network, and the relevance and importance of nodes in the network is an important index to measure their influence. Therefore, a PageRank-based Propagation Model based on the ranking algorithm is proposed, and then the greedy algorithm is used to approximate solve the impact maximization problem. The experimental results show that the effect of the PageRank based propagation model is better than that of the traditional linear threshold model, the weighted cascade model and the independent cascade model have better effect, and the influence range is larger than that of the traditional linear threshold model.
【作者单位】： 安徽师范大学数学计算机科学学院;中国科学技术大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61201252) 安徽省自然科学基金项目(1308085MF100) 安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2011A128) 安徽省科技厅软科学计划项目(11020503009)资助
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1891016