多关系社交网络影响力最大化研究

发布时间：2021-05-01 04:29

　　当今社会,随着社交媒体的飞速发展,社交网络成为人们进行信息交流的主要场所,覆盖了人们生活的方方面面。所以社交网络影响力最大化的研究也因此受到了大家的关注,成为了当前的一个热门的研究内容。社交网络影响力最大化问题在广告投放、舆情传播等方面都有着非常重要的现实意义。当前,研究者们对社交网络影响力最大化的研究已经有了显著的研究成果,但这些研究成果都集中在单关系的社交网络中,即在研究该问题时不考虑社交网络中用户之间的复杂关系,以及社交网络中的存在相互影响的多种信息之间的关系,但事实上这并不符合当前社交网络的实际情况。所以本文从实际的社交网络入手,考虑用户间的多种关系和网络中信息之间的多种关系对社交网络中影响力传播的影响,展开了多关系社交网络影响力最大化研究,并在真实社交网络的数据集上进行实验验证了本文研究内容的可行性和有效性。本文的主要工作内容总结如下:（1）本文考虑真实社交网络中的用户之间存在的多种关系,在线性阈值模型（LT）的基础上,结合网络用户间存在的多种关系,提出了MRLT（Multi-relationships Linear Threshold Model）传播模型来建模多用户关系社... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：48 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究目的与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文创新点
    1.4 本文组织结构
    1.5 本章小结
第二章 预备知识
    2.1 社交网络中的图理论
    2.2 社交网络影响力最大化问题定义
    2.3 线性阈值模型
    2.4 独立级联模型
    2.5 贪心算法
    2.6 CELF算法
    2.7 多子网复合复杂网络模型
    2.8 本章小结
第三章 基于MRLT模型的多关系社交网络影响力最大化
    3.1 MRLT影响力传播模型
    3.2 基于MRLT模型的影响力最大化算法
    3.3 实验分析
        3.3.1 实验数据集
        3.3.2 实验结果分析
    3.4 本章小结
第四章 基于MI-IC模型的多关系社交网络影响力最大化
    4.1 模型定义
    4.2 MI-IC模型的数学特性
    4.3 MI-IC模型下的影响力最大化近似算法
        4.3.1 基于Greedy的MI-IC模型影响力最大化算法
        4.3.2 基于反向可达集的MI-IC模型影响力最大化算法
    4.4 实验分析
        4.4.1 实验数据集
        4.4.2 实验结果及分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 未来展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]竞争环境中基于主题偏好的利己信息影响力最大化算法[J]. 曹玖新,闵绘宇,王浩然,马卓,刘波.  计算机学报. 2019(07)
[2]社会网中基于主题兴趣的影响最大化算法[J]. 刘勇,谢胜男,仲志伟,李金宝,任倩倩.  计算机研究与发展. 2018(11)
[3]社会网络中基于社群衰减的影响力最大化算法[J]. 孙子力,彭舰,仝博.  计算机应用. 2019(03)
[4]基于大数据分析的多关系社交网络舆情传播模型研究[J]. 崔树娟,宾晟,孙更新,高冬梅.  中南民族大学学报(自然科学版). 2018(02)
[5]社交网络中用户行为对病毒传播的影响因素[J]. 赵月爱,冯丽萍.  太原理工大学学报. 2018(04)
[6]关联影响力传播最大化方法[J]. 张云飞,李劲,岳昆,罗之皓,刘惟一.  计算机科学与探索. 2018(12)
[7]话题感知下的跨社交网络影响力最大化分析[J]. 任思禹,申德荣,寇月,聂铁铮,于戈.  计算机科学与探索. 2018(05)
[8]基于内容过滤PageRank的Top-k学习资源匹配推荐[J]. 梁婷婷,李春青,李海生.  计算机工程. 2017(02)
[9]多社交网络的影响力最大化分析[J]. 李国良,楚娅萍,冯建华,徐尧强.  计算机学报. 2016(04)
[10]基于位置的社会化网络推荐系统[J]. 刘树栋,孟祥武.  计算机学报. 2015(02)

博士论文
[1]多子网复合复杂网络模型及其相关性质的研究[D]. 隋毅.青岛大学 2012

硕士论文
[1]面向话题的社交网络影响力最大化研究[D]. 李少华.昆明理工大学 2018



本文编号：3170113