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基于动态网络的影响力传播模型改进

发布时间:2020-05-07 12:06
【摘要】:互联网为信息的传播提供了各种各样的平台,信息传播的过程中同时也伴随着影响力的传播。对信息传播过程中的影响力进行分析可以应用到如:广告投放、商品营销、舆情控制等方面,网络中影响力的传播情况则是通过影响力传播模型来进行分析的。由于影响力传播的广泛应用,目前已经有不少针对影响力传播模型的研究。本文从影响力传播入手,重点研究了动态网络中的影响力传播模型。目前,对于影响力传播模型的研究大多是在静态网络下进行的,但是在静态网络中,网络的结构、节点的状态都是不变的,这对影响力传播的分析造成了局限使得分析出来的结果与实际的传播情况不一致。在动态网络中进行影响力传播模型的研究会使影响力传播的结果更加精确,但是有几个需要解决的问题:第一,节点激活阈值的确定;第二,节点激活概率的计算。本文主要是对激活概率的计算方法进行了改进,通过对现有模型的深入学习和对社交网络中信息传播的影响因素的分析,加入情感倾向到激活概率的计算公式中,然后对传播过程中的情感的转变进行分析得到传播过程中的情感转换率进一步改进激活概率计算公式,将改进后的激活概率计算公式加入到独立级联模型中,使之能够适应网络的动态变化。通过新浪微博API进行数据的抓取,总共包含15000条微博数据来对改进后的独立级联模型进行验证。通过评价指标来对模型的传播效果进行评价,并与原模型进行比较证实了改进后的独立级联模型可以更有效的预测影响力的传播情况。
【图文】:

社交,复杂系统,网站,主流


图 2.1 国内外主流的社交网站界是一个由相互连接的部分组成的复杂系统,各部分自身构成了多数情况下社交网络都能反映这一点。社会网络分析是一个丰富社会学、社会心理学、人类学、物理学、数学、计算机科学等多领域,不同科学领域的研究人员通过合作受益匪浅[18]。社交网络构建的,可以被定义为一组社会实体,如人、群体和组织,他们系或交互模式。这些网络通常由数学图形来建模,其中顶点代表社它们之间建立的联系,这种网络的底层结构是社交网络分析的研络分析方法和技术旨在发现社交网络中个体行为之间的交互模式的重点在于网络中实体之间的关系,而不是实体本身,在更广泛的这种技术的主要目标是研究社交网络中关系的内容和模式,以便关系以及这些关系的含义。社交网络分析的任务包括使用统计措响力的、有声望和处于网络中心的节点;通过链路分析算法识别枢

线性阈值,传播过程,模型,节点


节点 b 会在下一时刻被激活,而节点 c 则不会被激活;如图3.1(c)所示,在 t=2 时节点 b 已经变成激活状态,它也会试图去激活其邻居节点,在 t=1 时没有被激活的节点 c 在节点 a、b 和节点 d 的共同影响下也被成功激活;最后图 3.1(d)表示的是传播的最终状态,因为,节点 c 和节点 d 无法成功激活节点e,,整个网络中已经没有节点可以被激活,所以传播过程到此结束。(a) t0 时刻传播状态 (b) t1 时刻传播状态(c) t2 时刻传播状态 (d) 传播最终状态图 3.1 线性阈值模型传播过程3.2 线性阈值模型阈值的决定因素线性阈值模型中,节点的阈值反映的是节点被成功影响的可能性大小,在原模型中节点阈值的选取是随机的。然而,在实际的网络中用户是否可能受影响是会受到各方面的因素影响的。本节中将节点相似度、节点在网络中的重要度两项作为阈值的影响因素,对阈值的取值范围进行进一步的确定。
【学位授予单位】:重庆邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP393.09

【参考文献】

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本文编号:2652947

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