社会网络中影响力最大化问题及其扩散模型研究

发布时间：2019-11-29 11:15

【摘要】：在市场营销领域存在一种名为“病毒营销”的营销方案,该方案要求利用有限的资源在用户群中选取少数体验用户,通过用户间的“口碑效应”使得商品在用户群之间自发传播,最终能形成最大化的影响。随着社会网络研究的发展,该问题被引入社会网络中形成影响力最大化问题,问题提出后迅速成为近年来社会网络研究领域的一个热门问题。本文首先研究了目前影响力最大化问题的解决方案并总结了这些解决方案的优点以及缺点。对社会网络中弱连接的研究之后发现,弱连接可以有效打通社会网络中不同社团之间的信息壁垒,使得信息在不同社区间流通。本文利用弱连接的这一作用,同时基于贪心思想提出BWTG算法来解决影响力最大化问题,并根据解空间的不同,把BWTG算法分为BCWTG和BNCWTG两种算法。影响力最大化问题的传统评价指标有两种：时间复杂度和最终激活节点数,但考虑到实际情况,本文定义了ANNI这一新的评价指标,用于衡量回报与付出之比。为了验证BCWTG和BNCWTG算法的性能,文章在不同类型不同规模的真实数据集中对算法进行实验验证,在时间复杂度、最终激活节点数和ANNI三方面与经典的Greedy算法进行对比,实验结果发现BCWTG算法和BNCWTG算法在运算时间和ANNI方面有所提高,最终激活节点数方面却弱于Greedy算法,但满足一定条件时,BCWTG和BNCWTG算法在最终激活节点数方面也能接近Greedy算法。信息扩散模型是影响力最大化问题的基础模型,在对微博网络中信息扩散的特点进行分析后发现,经典的IC扩散模型和LT扩散模型并不适合微博网络。本文在IC扩散模型的基础上,设计并实现了一个微博网络中的信息扩散模型,BIU扩散模型,该模型中考虑到信息本身在信息扩散中的作用,因而引入信息扩散能力(IDP)的概念,用以衡量信息在扩散过程中所积累的扩散能力,使得用户间信息扩散概率根据不同信息在不同时刻动态变化,更符合微博网络中的信息扩散情况。最后通过新浪微博网络中的数据集进行实验验证,与IC模型实验结果对比发现,BIU模型在准确率方面有所提高。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.09

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本文编号：2567441