基于目标优化的影响力最大化问题研究
发布时间：2021-08-10 12:48
当前我们正处于信息时代,越来越多的社交软件出现在人们的生活中。不同的社交关系为人类构建了一个巨大的社交网络。在社交网络中,人与人之间存在着不同的社会关系和角色定位,社会网络关系使得人与人之间的距离被拉近,使得信息的快速传播成为了可能。因此,如何通过社交网络传播重要信息成为了研究学者关注的重点。一些学者基于口口相传的营销策略提出了影响力最大化问题。影响力最大化问题的研究目标主要是在网络中找到一些具有影响力的种子节点集合,这些节点在特定的传播模型下能够最大化地影响到周围的邻居节点。当前影响力最大化问题的大部分工作都是围绕着网络的拓扑结构展开,通过网络中一些重要指标寻找种子节点集合。同时,当前大部分算法的目标仅为寻找的一些具有影响力的节点,对于其他目标并不予以关注。而现实中,影响力最大化问题并非一个简单的单目标优化问题,企业在营销中选择影响力大的用户是需要考虑成本因素的,如何在成本开销最小化的基础上寻找影响力最大化的节点更符合现实情况,因此,基于多目标影响力最大化问题的研究也值得我们关注。研究影响力最大化问题的实际意义十分重大,目前,影响力最大化问题的研究成果已经广泛用于个性化推荐,舆情监测...
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文组织结构图
第二章相关理论知识8第二章相关理论知识2.1影响力最大化问题本章节会详细阐述影响力最大化问题的基本概念和此问题的具体评价指标。接下来会引入影响力最大化问题中经典的两个影响力传播模型，分别是独立级联模型(IndependentCascadeModel)和传染病模型(SusceptibleInfectedRecoveredModel)。然后介绍目标优化的概念以及多目标算法的评价指标。接下来介绍一部分研究人员提出的经典的影响力最大化问题的相关算法。最后总结本章，提出现有算法的不足之处，引出后续工作内容。2.1.1影响力最大化定义人类在几千年的发展中，聚集特性是最为显著的社会特性之一，而正是人类的聚集生活方式，形成了社交关系。在现实社会中，人与人之间通过社交关系构建出一个巨大的社交网络[31]。随着信息时代的迅猛扩展，社交网络的规模变得越来越大。为了方便，我们通常使用图论的知识来形象地表示社交网络。社交网络用G=(V,E)来表示，其中，V表示网络中所有的人，E表示的是人与人之间由关系产生的边，这种关系是多元化的，既可以是朋友关系也可以是同事关系等。图2.1是一个具有6个节点6条边的社交网络图。图2.1社交网络示例图Fig.2.1Theexamplefigureofsocialnetworks病毒式营销最早出现在市场营销中，人们通过研究发现，如果一个人对一件产品感兴趣，他会大概率介绍给周围的亲朋好友，正是这种口口相传，使得产品的销量急剧增加[32]。而口口相传的策略就是病毒式营销的典型案例。影响力最大化问题由Domingos等人[7]对于病毒式营销的研究演化而来。
安徽大学硕士学位论文17第三章基于克隆选择学说的影响力最大化问题研究3.1克隆选择学说免疫系统是生物体内最重要的系统之一，它保护着生物体的正常功能，抵御外界的病毒体[44]。当外界的病菌进入人体时，免疫系统可以进行自我调节，进而痊愈[45,46]。常见的生物免疫系统主要分为三类，第一类是由皮肤等组织构成的物理屏障，第二类是由体内的各种生物酶组成的生理屏障，这些消化酶可以有效地分解一些病毒体。第三类则是由淋巴细胞等细胞体组成的免疫系统，这些细胞存在于生物体内，对于前两类无法抵御的病毒体进行吞噬等免疫反应，从而达到清除的效果[47,48]。抗原与抗体是生物免疫系统中十分常见的名词。任何可以引起免疫反应的物质均可以被称为抗原。在生物体中，由于抗原的刺激产生的免疫蛋白质被统称为抗体，一般来说，抗原和抗体的结合是具有特异性的，即抗体可以特定识别某种抗原，其原因是该抗原表面存在着特异性的抗原决定簇。图3.1为抗原-抗体结合的示意图。图3.1抗原-抗体结合示意图Fig.3.1Theschematicfigureofcombiningofantibodyandantigen在图3.1中，分别有一种抗体和两种抗原。抗原的种类由覆盖在其表面的抗原决定簇决定，这两种抗原中，上一种抗原可以特异性与抗体结合，而下面一种抗原则不能与抗体进行特异性结合[49]。克隆选择学说，由澳大利亚免疫学家伯内特在1957年提出[50]。伯内特认为，生物体内有许多活性免疫细胞克隆，不同克隆的细胞具有不同的表面受体，能与相对应的抗原决定簇发生互补结合，一旦某种抗原进入体内与相应克隆的受体发生结合之后便选择性激活这一克隆，使它扩增并产生大量抗体。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于社交内容的潜在影响力传播模型[J]. 王祯骏,王树徽,张维刚,黄庆明. 计算机学报. 2016(08)
[2]云计算访问控制技术研究综述[J]. 王于丁,杨家海,徐聪,凌晓,杨洋. 软件学报. 2015(05)
[3]在线社交网络影响力分析[J]. 吴信东,李毅,李磊. 计算机学报. 2014(04)
[4]微博双向“关注”网络节点中心性及传播影响力的分析[J]. 苑卫国,刘云,程军军,熊菲. 物理学报. 2013(03)
[5]一种多目标进化算法解集分布广度评价方法[J]. 李密青,郑金华. 计算机学报. 2011(04)
[6]网络时代的病毒营销探析[J]. 李萍,董龙飞. 科技创业月刊. 2010(06)
[7]进化多目标优化算法研究[J]. 公茂果,焦李成,杨咚咚,马文萍. 软件学报. 2009(02)
博士论文
[1]基于群智能优化的机器学习方法研究及应用[D]. 赵东.吉林大学 2017
[2]社会网络特征分析与社团结构挖掘[D]. 刘瑶.电子科技大学 2013
[3]多目标优化方法研究及其工程应用[D]. 安伟刚.西北工业大学 2005
硕士论文
[1]突发公共卫生事件中网络舆情演化及政府应对策略[D]. 马文渊.吉林大学 2019
[2]社会网络影响力最大化研究[D]. 刘振杰.安徽大学 2018
[3]基于影响力分析的社交用户推荐方法研究[D]. 马国伟.中国科学技术大学 2015
[4]基于免疫克隆选择算法的研究与应用[D]. 张燕.山西师范大学 2013
本文编号：3334091
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文组织结构图
第二章相关理论知识8第二章相关理论知识2.1影响力最大化问题本章节会详细阐述影响力最大化问题的基本概念和此问题的具体评价指标。接下来会引入影响力最大化问题中经典的两个影响力传播模型，分别是独立级联模型(IndependentCascadeModel)和传染病模型(SusceptibleInfectedRecoveredModel)。然后介绍目标优化的概念以及多目标算法的评价指标。接下来介绍一部分研究人员提出的经典的影响力最大化问题的相关算法。最后总结本章，提出现有算法的不足之处，引出后续工作内容。2.1.1影响力最大化定义人类在几千年的发展中，聚集特性是最为显著的社会特性之一，而正是人类的聚集生活方式，形成了社交关系。在现实社会中，人与人之间通过社交关系构建出一个巨大的社交网络[31]。随着信息时代的迅猛扩展，社交网络的规模变得越来越大。为了方便，我们通常使用图论的知识来形象地表示社交网络。社交网络用G=(V,E)来表示，其中，V表示网络中所有的人，E表示的是人与人之间由关系产生的边，这种关系是多元化的，既可以是朋友关系也可以是同事关系等。图2.1是一个具有6个节点6条边的社交网络图。图2.1社交网络示例图Fig.2.1Theexamplefigureofsocialnetworks病毒式营销最早出现在市场营销中，人们通过研究发现，如果一个人对一件产品感兴趣，他会大概率介绍给周围的亲朋好友，正是这种口口相传，使得产品的销量急剧增加[32]。而口口相传的策略就是病毒式营销的典型案例。影响力最大化问题由Domingos等人[7]对于病毒式营销的研究演化而来。
安徽大学硕士学位论文17第三章基于克隆选择学说的影响力最大化问题研究3.1克隆选择学说免疫系统是生物体内最重要的系统之一，它保护着生物体的正常功能，抵御外界的病毒体[44]。当外界的病菌进入人体时，免疫系统可以进行自我调节，进而痊愈[45,46]。常见的生物免疫系统主要分为三类，第一类是由皮肤等组织构成的物理屏障，第二类是由体内的各种生物酶组成的生理屏障，这些消化酶可以有效地分解一些病毒体。第三类则是由淋巴细胞等细胞体组成的免疫系统，这些细胞存在于生物体内，对于前两类无法抵御的病毒体进行吞噬等免疫反应，从而达到清除的效果[47,48]。抗原与抗体是生物免疫系统中十分常见的名词。任何可以引起免疫反应的物质均可以被称为抗原。在生物体中，由于抗原的刺激产生的免疫蛋白质被统称为抗体，一般来说，抗原和抗体的结合是具有特异性的，即抗体可以特定识别某种抗原，其原因是该抗原表面存在着特异性的抗原决定簇。图3.1为抗原-抗体结合的示意图。图3.1抗原-抗体结合示意图Fig.3.1Theschematicfigureofcombiningofantibodyandantigen在图3.1中，分别有一种抗体和两种抗原。抗原的种类由覆盖在其表面的抗原决定簇决定，这两种抗原中，上一种抗原可以特异性与抗体结合，而下面一种抗原则不能与抗体进行特异性结合[49]。克隆选择学说，由澳大利亚免疫学家伯内特在1957年提出[50]。伯内特认为，生物体内有许多活性免疫细胞克隆，不同克隆的细胞具有不同的表面受体，能与相对应的抗原决定簇发生互补结合，一旦某种抗原进入体内与相应克隆的受体发生结合之后便选择性激活这一克隆，使它扩增并产生大量抗体。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于社交内容的潜在影响力传播模型[J]. 王祯骏,王树徽,张维刚,黄庆明. 计算机学报. 2016(08)
[2]云计算访问控制技术研究综述[J]. 王于丁,杨家海,徐聪,凌晓,杨洋. 软件学报. 2015(05)
[3]在线社交网络影响力分析[J]. 吴信东,李毅,李磊. 计算机学报. 2014(04)
[4]微博双向“关注”网络节点中心性及传播影响力的分析[J]. 苑卫国,刘云,程军军,熊菲. 物理学报. 2013(03)
[5]一种多目标进化算法解集分布广度评价方法[J]. 李密青,郑金华. 计算机学报. 2011(04)
[6]网络时代的病毒营销探析[J]. 李萍,董龙飞. 科技创业月刊. 2010(06)
[7]进化多目标优化算法研究[J]. 公茂果,焦李成,杨咚咚,马文萍. 软件学报. 2009(02)
博士论文
[1]基于群智能优化的机器学习方法研究及应用[D]. 赵东.吉林大学 2017
[2]社会网络特征分析与社团结构挖掘[D]. 刘瑶.电子科技大学 2013
[3]多目标优化方法研究及其工程应用[D]. 安伟刚.西北工业大学 2005
硕士论文
[1]突发公共卫生事件中网络舆情演化及政府应对策略[D]. 马文渊.吉林大学 2019
[2]社会网络影响力最大化研究[D]. 刘振杰.安徽大学 2018
[3]基于影响力分析的社交用户推荐方法研究[D]. 马国伟.中国科学技术大学 2015
[4]基于免疫克隆选择算法的研究与应用[D]. 张燕.山西师范大学 2013
本文编号：3334091
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