本文選題：社交網(wǎng)絡(luò) + 影響力　； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年01期

【摘要】：根據(jù)在線社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的歷史行為進(jìn)行信息傳播的預(yù)測是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一,然而傳統(tǒng)的傳播模型僅解釋了信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播規(guī)律,不具備信息傳播預(yù)測能力。Jaewan Yang和Jwe Leskovec根據(jù)未激活的用戶會(huì)受到激活用戶的影響,提出了線性影響力模型LIM(Linear Influence Model),但是LIM模型在信息傳播的過程中只考慮了時(shí)間因素,忽略了信息在傳播過程中的空間因素,即用戶間的相互關(guān)系。首先引入社交網(wǎng)絡(luò)中用戶間距離的度量,并結(jié)合距離的度量對(duì)LIM模型進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于距離正則化的LIM模型,即d-LIM模型。真實(shí)數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,d-LIM模型能獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。
[Abstract]:The prediction of information dissemination based on the historical behavior of users in online social networks is one of the hotspots of current research. However, the traditional communication model only explains the rules of information dissemination in social networks. There is no prediction ability of information dissemination. Jaewan Yang and Jwe Leskovec propose linear influence model (Lim) according to the influence of inactive users, but Lim model only considers time factor in the process of information dissemination. The spatial factor in the process of information dissemination is ignored, that is, the relationship between users. Firstly, the distance between users in the social network is introduced, and the distance metric is combined to improve the Lim model. A distance regularization based Lim model, d-LIM model, is proposed. The experimental results on real data sets show that the model can obtain more accurate prediction results.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息安全學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61540053) 廣西研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(YCSZ2015147)資助
【分類號(hào)】：C912.3;TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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5 杜p，

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