【摘 要】
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随着Web2.0技术的不断加强与完善,人们越来越热衷于使用在线社交网络平台进行信息交流和产品发布,那么如何使社交网络信息传播影响力最大化已经成为当前的研究热点之一。在当前的研究基础上,本文的主要工作如下:(1)针对SI(Susceptible-Infected)信息传播模型未考虑节点间亲密关系对信息传播的影响,本文提出了一种ESI(Extended Susceptible-Infected)信息传
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随着Web2.0技术的不断加强与完善,人们越来越热衷于使用在线社交网络平台进行信息交流和产品发布,那么如何使社交网络信息传播影响力最大化已经成为当前的研究热点之一。在当前的研究基础上,本文的主要工作如下:(1)针对SI(Susceptible-Infected)信息传播模型未考虑节点间亲密关系对信息传播的影响,本文提出了一种ESI(Extended Susceptible-Infected)信息传播模型。为避免由于挖掘的初始节点之间的距离选择不当,陷入局部最优影响力,提出了一种新的启发式算法—核重构算法(Core Reconstitutions Algorithm,CRA)。该算法引入了k阶核心集和重合率P的概念,通过重合率P合理控制初始节点的影响范围,依次找出影响力最优的节点。基于新浪微博的实验表明,ESI传播模型优于SI传播模型,CRA算法比现有启发式算法具有更优的全局影响效果。(2)在现实的社交网络中,同一主题的不同产品之间充满着竞争,本文在SI(Susceptible-Infected)信息传播模型的基础上考虑产品之间的竞争对节点的影响,将其改进为一种RSI(Rival Susceptible-Infected)竞争信息传播模型。在现实的社交网络中,其中一种产品在节点传播过程中,其他产品对该节点存在竞争阻碍作用。考虑产品的竞争关系对节点造成的影响以及初始节点之间的距离,提出了一种新的启发式算法—影响重构算法(Influence Reconstitutions Algorithm,IRA)。基于真实的数据集实验表明,在竞争关系社交网络中,IRA算法比现有启发式算法具有更优的竞争影响效果。(3)在基于竞争的社交网络影响力最大化的研究成果上,根据提出的竞争信息传播模型RSI与影响力最大化算法,设计并实现了基于竞争的社交网络影响最大化节点挖掘原型系统。
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