基于社會(huì)網(wǎng)的影響傳播技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)站變得非常流行，受到了廣大學(xué)者的研究與關(guān)注。社會(huì)網(wǎng)中蘊(yùn)含著大量的信息，在多個(gè)領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用。本文研究了社會(huì)網(wǎng)上的影響傳播問題，主要包括以下幾個(gè)方面:
　　首先，研究了社會(huì)網(wǎng)上影響傳播最小化問題。為了盡可能地阻礙惡意的謠言在社會(huì)網(wǎng)傳播，本文通過刪除社會(huì)網(wǎng)絡(luò)上給定數(shù)量的邊解決這一問題。傳統(tǒng)的方法是貪心算法，但是非常浪費(fèi)時(shí)間。為此，我們基于模擬退火的框架提出了一個(gè)有效的啟發(fā)式算法SA-min。在真實(shí)

2、數(shù)據(jù)集上的多個(gè)實(shí)驗(yàn)顯示:SA-min算法無論是在有效性還是效率方面都能達(dá)到很好的性能，尤其是邊的數(shù)量增大時(shí)，SA-min算法比貪心算法快2-3個(gè)數(shù)量級(jí)。
　　其次研究了社會(huì)網(wǎng)上產(chǎn)品利潤最大化問題。已有研究工作往往忽視了影響傳播最大化和利潤最大化的區(qū)別，以及被影響的用戶總數(shù)隨著時(shí)間的推移逐漸趨于平穩(wěn)。本文基于用戶動(dòng)作日志，提出了一個(gè)基于時(shí)間長度的影響力分配模型IVA-T，根據(jù)該模型首次提出了時(shí)間最優(yōu)的利潤最大化問題(OTPM)，并且

3、證明了該問題是NP-hard問題。為了求解OTPM問題，提出了一個(gè)有效的近似算法并證明了該算法的近似比。在多個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的有效性和效率。
　　最后，研究了社會(huì)網(wǎng)上個(gè)體影響最大化問題。個(gè)體影響最大化，也就是針對(duì)給定用戶，找到最能夠影響該用戶的節(jié)點(diǎn)集合?，F(xiàn)有的工作僅僅利用社會(huì)網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來貪心地選取種集，由于邊上的概率是預(yù)先輸入的，因此使用蒙特卡羅模擬計(jì)算節(jié)點(diǎn)的平均影響力不但浪費(fèi)時(shí)間而且不準(zhǔn)確。針對(duì)這一問題，本文