社交网络中特定用户的影响最大化研究
发布时间：2017-10-05 08:01
本文关键词：社交网络中特定用户的影响最大化研究
更多相关文章： 社交网络 影响最大化 多渠道 限制性用户 近似方法
【摘要】：近些年来社交网络得到了极大的发展,社交网络相关的应用得到了学术界的极大关注,社交网络影响最大化问题是社交网络领域最受关注的问题之一。社交网络影响最大化问题是社交网络中挑选出少量的初始结点,让这些初始结点在网络中传播影响,使得最终受影响的用户数量最大化。该问题是NP难的,用于解决该问题的近似方法得到研究者的极大关注。目前绝大部分相关的工作集中在社交网络影响最大化问题解决方案的改进和影响传播模型的改进,忽略了问题的适用范围。考虑到现实世界中的具体场景,我们提出影响最大化问题的两个改进版本。本文具体的内容如下：1.考虑到信息或者观点的传播会借助多个网络,本文提出多渠道影响最大化问题,该问题是从网络中选取少部分用户,让其在多个网络中传播影响,使得最终受影响的用户数量最大化。我们形式化定义该问题,通过将多渠道影响最大化问题归纳为社交网络影响最大化问题,我们证明多渠道影响最大化是NP难问题,并且说明影响力计算是#P难的；针对该问题的基本特性,我们提出三种近似的解决方法：贪心方法、基于结点度的方法和基于合成图的方法：真实网络上的实验结果表明了我们提出的方法的有效性。2.考虑到初始用户的选取范围是有限制的,本文提出基于目标用户影响最大化的改进版本——限制性用户在线影响最大化问题,该问题是从限制性用户集合中选取少部分初始用户,让其在整个网络中传播,使得最终受影响的目标用户的数量最大化。我们形式化该问题,通过将该问题规约为社交网络影响最大化问题,证明了该问题是NP难的,初始用户影响力的计算是#P的,证明影响力函数具有非负、单调递增和次模特性；针对该问题的基本特性,我们提出三种近似的解决方法：ccelf、基于候选集的方法和基于预处理的方法,其中ccelf方法获取的结果具有一定的理论保证,基于预处理的方法通过线下的预处理,基本满足在线问题的效率需求；真实网络上的实验结果表明了我们提出的方法的有效性。
【关键词】：社交网络 影响最大化 多渠道 限制性用户 近似方法
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09;O157.5
【目录】：
- 摘要5-6
- Abstract6-13
- 第1章 绪论13-21
- 1.1 研究背景13-17
- 1.2 研究思路17-19
- 1.3 研究贡献19-20
- 1.4 文章的组织结构20-21
- 第2章 基本概念及相关工作21-29
- 2.1 基本概念21-23
- 2.1.1 社交网络影响最大化21-22
- 2.1.2 基本的影响传播模型22-23
- 2.2 相关工作23-27
- 2.2.1 基本方法的改进24-26
- 2.2.2 传播模型的改进26
- 2.2.3 基本问题的改进26-27
- 2.3 本章小结27-29
- 第3章 多渠道影响最大化29-41
- 3.1 引言29-30
- 3.2 问题的定义30-31
- 3.3 解决方案31-35
- 3.3.1 贪心方法31
- 3.3.2 基于结点度的方法31-33
- 3.3.3 基于合成图的方法33-35
- 3.4 实验35-40
- 3.4.1 实验设置35-36
- 3.4.2 实验结果与分析36-40
- 3.5 本章小结40-41
- 第4章 限制性用户在线影响最大化41-59
- 4.1 引言41-42
- 4.2 问题定义42-43
- 4.3 解决方案43-51
- 4.3.1 ccelf算法43-45
- 4.3.2 基于候选集的方法45-48
- 4.3.3 基于预处理的方法48-51
- 4.4 实验51-57
- 4.4.1 实验设置51-52
- 4.4.2 实验结果与分析52-57
- 4.5 本章小结57-59
- 第5章 总结与展望59-61
- 5.1 总结59-60
- 5.2 不足与展望60-61
- 参考文献61-65
- 致谢65-67
- 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果67
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10 张月英;王e，
本文编号：975635
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