位置感知影響最大化算法及傳播模型設計與實現(xiàn).pdf

1、影響力最大化問題首先被Domingos和Richardson引入到社會網(wǎng)絡領域，成為社會網(wǎng)絡領域的一個熱門的研究問題。問題提出后各領域的學者紛紛開始提出各種各樣的算法用于求解社會網(wǎng)絡上的影響力最大化問題。本文針對于具有地理位置信息的商店進行影響最大化問題的研究，主要的研究內容如下:
　　基于喜好及位置因素的貪心算法的研究。現(xiàn)有的邊概率取值上一成不變的使用沒有現(xiàn)實意義的選取方式，本文通過提出基于喜好相似度與距離兩個因素來定義邊概率和

2、根據(jù)距離來選取候選種子集合的方式，通過這樣的方式不僅具有現(xiàn)實的意義而且使圖中的無效節(jié)點在開始時就被排除。
　　提出基于影響成功模型的區(qū)域劃分算法，在以往的影響最大化算法中，都是在整個網(wǎng)絡上去獲取種子節(jié)點，這樣會花費很大的開銷。本算法是通過對位置感知網(wǎng)絡劃分區(qū)域，對每個區(qū)域進行種子節(jié)點的選取，把各區(qū)域得到的節(jié)點集合起來得到最終的種子節(jié)點集合。本文又提出一個基于影響成功率的傳播模型，該模型是考慮到當節(jié)點影響其他節(jié)點時會根據(jù)之前成功激活