社交网络影响力最大化传播模型及其算法研究

发布时间：2024-04-21 11:32

　　社交网络的飞速发展深刻改变了当今社会人们的生活方式。人们开始习惯于将自己生活的点点滴滴分享到社交网络中,同时也更乐意从社交网络中获取自己感兴趣的信息。如何利用社交网络所拥有的用户群进行数据挖掘、商业营销也成为当下研究的热点。本文针对以病毒营销为背景的影响力最大化开展研究,研究内容可以分为两部分,基于会员制的社交网络影响力最大化问题与基于潜在价值的成本受限影响力最大化问题,具体内容如下:(一)基于会员制的社交网络影响力最大化问题本文将会员制引入到影响力最大化问题的研究中来。通过分析会员制营销与传统实物营销的区别,将会员人群区分为普通会员与粘性会员,明确了会员制营销追求粘性会员数目最大化的目标。基于此,本文提出了 Membership Based Influence Cascade(MBIC)模型,建模了普通用户接受好友推荐最终成为粘性会员的过程,同时也引入了对社交网络用户的活跃度与亲密度的分析。MBIC模型将影响力传播过程分为影响阶段和参考阶段,分别对应普通用户成为会员以及会员成为粘性会员的过程。随后,基于 MBIC模型本文提出了 Influence-Reference Rank(IRR...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１?Ｅｌｌｅｎ?Ｌｅｅ?ＤｅＧｅｎｅｒｅｓ在奥斯卡颁奖礼上的推特??与此同时，如何充分利用社交网络所拥有的巨大潜在价值也成为商业界和学??术界关注的焦点

?北京邮电大学工程硕士学位论文???的便利，同时也极大地提升了用户对社交网络的依赖性，保证了用户不会轻易流??失。??Ｅｌｌｅｎ?ＤｅＧｅｎｅｒｅｓ??＊＊?关注?Ｖ??Ｉｆ?ｏｎｌｙ?Ｂｒａｄｌｅｙ＇ｓ?ａｒｍ?ｗａｓ?ｌｏｎｇｅｒ．?Ｂｅｓｔ?ｐｈｏｔｏ??ｅｖｅｒ．?＃ｏｓ....

图３－１?ＭＢＩＣ中的用户状态转移??参考阶段模拟会员用户成为粘性会员的过程

阶段，影响阶段和参考阶段。??影响阶段模拟普通用户受到粘性会员推荐购买会员身份的过程，它和传统??１Ｃ模型相似。区别在于，传统１Ｃ模型中，节点间激活概率往往被设置成固定值??或有限离散值，缺乏对现实世界很好的近似，在ＭＢＩＣ模型中，活跃度和亲密度??被纳入到节点间激活概率的计算中....

图３－２?ＭＢＩＣ中的影响力传播过程

?北京邮电大学工程硕士学位论文???（４）影响阶段：激活节点以一定概率尝试激活其未激活的邻居节点，在这一??过程中被激活的邻居节点进入不稳定状态。??（５）参考阶段：不稳定节点观察其邻居节点中己激活节点数目占总邻居数目??的比重，当这一比重大于一定阈值时，节点进入激活状态，否则变....

图３－３不同数据集上又ｐ的增长趋势（ｓ基于生成，相关数据集将会在实验环节介绍）??所以，我们应该在规模较小时优先选择影响能力强的节点作为种子节点，??

）ｉ？５?（ｕ）?（３－９）??在计算Ｍｓ前，＆和７＾都进行了归一化处理。ａ是介于〇到１的可以调节的??参数。在选择种子节点时可以调整》的值来选择影响能力强或者参考能力强的候??选节点。??３．３．２参数分析与配置??在如何确定分配Ａ和及ｓ的权重这个问题上，由于影响力最大化子模特....

本文编号：3960835