社交网络信息传播关键技术研究
发布时间:2023-03-04 09:57
在线社交网络是信息传播的基本媒介,社交网络中用户的决策易受到其邻居顶点的影响,并且这种影响能够在网络中传播。深入理解社交网络中的信息传播模式和规律,具有重要的社会价值和经济价值。本文主要针对信息转发问题和收益最大化问题展开研究。信息转发问题是研究一个用户是否转发来自社交网络上邻居的一条信息,而收益最大化问题是通过社交网络影响力的传播,制定优化策略使得商品营销收益最大化。对于信息转发问题,本文提出了三种建模方法,分别是信息传播进化博弈模型(EGT模型),基于用户及信息交互的信息传播模型(IAD模型),以及基于异质网络低维表示生成的信息传播模型(HUCE模型)。对于社交网络收益最大化问题,本文提出了基于计算的随机算法(CR算法)和基于计算的最大堆更新贪心算法(CHG算法)。以往相关研究工作大多专注于单个信息在社交网络上的传播,而很少考虑多个信息同时传播时的信息交互影响。由于在线社交网络中的信息数量非常之多,每天都有大量的信息暴露于个人用户,但是个人用户的注意力是有限的,用户可能只关注少部分的暴露信息,所以一段时间内发生的多条新闻或信息需要通过竞争用户的注意力而传播。除了信息竞争关系之外,还...
【文章页数】:113 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究问题及挑战
1.2.1 研究问题
1.2.2 面临挑战
1.3 主要研究内容及贡献
1.3.1 基于进化博弈论的信息传播研究
1.3.2 基于用户及信息交互的信息传播研究
1.3.3 基于异质网络低维表示生成的信息传播研究
1.3.4 社交网络市场收益最大化研究
1.4 相关工作综述介绍
1.5 本文结构安排
第二章 基于进化博弈论的信息传播研究
2.1 引言
2.2 进化博弈论
2.3 信息传播问题描述
2.4 基于进化博弈论的传播模型
2.4.1 基本思想
2.4.2 信息聚类
2.4.3 收益矩阵建模
2.4.4 模型拟合
2.4.5 用户偏好
2.5 信息传播进化
2.5.1 信息进化动力学
2.5.2 进化稳定策略
2.6 模型评估
2.6.1 实验设置
2.6.2 实验结果
2.6.3 进化动力学分析
2.6.4 进化稳定策略
2.7 相关工作
2.8 总结
附录
第三章 基于用户及信息交互的信息传播研究
3.1 引言
3.2 IAD模型
3.2.1 问题描述
3.2.2 公式化表示
3.2.3 IAD模型框架
3.2.4 模型学习
3.3 信息分类
3.4 模型评估
3.4.1 实验设置
3.4.2 实验结果
3.4.3 相互作用分析
3.5 相关工作
3.6 总结
第四章 基于异质网络低维表示生成的信息传播研究
4.1 引言
4.2 问题描述和模型框架总览
4.2.1 问题定义
4.2.2 模型框架总览
4.3 异质网络的构建
4.4 异质网络顶点低维表示生成
4.4.1 异质网络随机游走
4.4.2 异质网络顶点低维表示生成
4.5 特征提取
4.6 实验
4.6.1 实验设置
4.6.2 实验结果
4.6.3 特征重要性分析
4.6.4 信息分类
4.7 相关工作
4.7.1 信息传播
4.7.2 网络表示学习
4.8 总结
第五章 社交网络市场收益最大化研究
5.1 引言
5.2 收益最大化问题
5.3 近似收益计算
5.4 CR算法和CHG算法
5.4.1 CR算法
5.4.2 CHG算法
5.5 实验
5.5.1 实验设置
5.5.2 合成网络实验结果
5.5.3 现实世界网络实验结果
5.6 相关工作
5.7 总结
第六章 总结
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
本文编号:3754067
【文章页数】:113 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究问题及挑战
1.2.1 研究问题
1.2.2 面临挑战
1.3 主要研究内容及贡献
1.3.1 基于进化博弈论的信息传播研究
1.3.2 基于用户及信息交互的信息传播研究
1.3.3 基于异质网络低维表示生成的信息传播研究
1.3.4 社交网络市场收益最大化研究
1.4 相关工作综述介绍
1.5 本文结构安排
第二章 基于进化博弈论的信息传播研究
2.1 引言
2.2 进化博弈论
2.3 信息传播问题描述
2.4 基于进化博弈论的传播模型
2.4.1 基本思想
2.4.2 信息聚类
2.4.3 收益矩阵建模
2.4.4 模型拟合
2.4.5 用户偏好
2.5 信息传播进化
2.5.1 信息进化动力学
2.5.2 进化稳定策略
2.6 模型评估
2.6.1 实验设置
2.6.2 实验结果
2.6.3 进化动力学分析
2.6.4 进化稳定策略
2.7 相关工作
2.8 总结
附录
第三章 基于用户及信息交互的信息传播研究
3.1 引言
3.2 IAD模型
3.2.1 问题描述
3.2.2 公式化表示
3.2.3 IAD模型框架
3.2.4 模型学习
3.3 信息分类
3.4 模型评估
3.4.1 实验设置
3.4.2 实验结果
3.4.3 相互作用分析
3.5 相关工作
3.6 总结
第四章 基于异质网络低维表示生成的信息传播研究
4.1 引言
4.2 问题描述和模型框架总览
4.2.1 问题定义
4.2.2 模型框架总览
4.3 异质网络的构建
4.4 异质网络顶点低维表示生成
4.4.1 异质网络随机游走
4.4.2 异质网络顶点低维表示生成
4.5 特征提取
4.6 实验
4.6.1 实验设置
4.6.2 实验结果
4.6.3 特征重要性分析
4.6.4 信息分类
4.7 相关工作
4.7.1 信息传播
4.7.2 网络表示学习
4.8 总结
第五章 社交网络市场收益最大化研究
5.1 引言
5.2 收益最大化问题
5.3 近似收益计算
5.4 CR算法和CHG算法
5.4.1 CR算法
5.4.2 CHG算法
5.5 实验
5.5.1 实验设置
5.5.2 合成网络实验结果
5.5.3 现实世界网络实验结果
5.6 相关工作
5.7 总结
第六章 总结
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
本文编号:3754067
本文链接:https://www.wllwen.com/xinwenchuanbolunwen/3754067.html