發(fā)布時(shí)間：2018-06-24 18:17

  本文選題：信息傳播模型 + 線性影響力模型��； 參考：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：近年來(lái),社交網(wǎng)絡(luò)得到了極大的發(fā)展,成為人們消磨休閑時(shí)光、獲取最新信息、了解朋友動(dòng)態(tài)的重要工具,構(gòu)成了人們網(wǎng)絡(luò)在線生活的重要一部分。社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)帶來(lái)了各種可能性,如美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬利用社交網(wǎng)絡(luò)成功贏得兩次競(jìng)選,韓國(guó)音樂人PSY利用社交網(wǎng)絡(luò)傳播其舞曲視頻《江南style》突破了10億次點(diǎn)擊的吉尼斯記錄。社交網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行信息傳播,以及如何利用社交網(wǎng)絡(luò)推動(dòng)信息的快速有效傳播,成為目前學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。本文系統(tǒng)研究了社交網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播模型,其研究成果對(duì)于改進(jìn)社交網(wǎng)絡(luò)上的信息服務(wù)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。 首先,本文提出一種信息傳播的快速計(jì)算模型：線性影響力傳播模型。信息傳播模型是描述社交網(wǎng)絡(luò)上信息傳播過(guò)程和進(jìn)行信息傳播計(jì)算的基礎(chǔ)。盡管近年來(lái)對(duì)信息傳播模型的研究較多,如獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型和線性閾值模型,但這些模型都存在許多缺點(diǎn),如不可解析,沒有閉形式解,效率太低等。這些缺點(diǎn)導(dǎo)致它們只能應(yīng)用在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中,然而實(shí)際環(huán)境中的社交網(wǎng)絡(luò)(如Facebook、 Twitter等)常常擁有數(shù)以億計(jì)的用戶規(guī)模!為此,本文提出了一種線性影響力模型。該模型能夠在線性時(shí)間內(nèi)完成信息傳播計(jì)算,同時(shí)該模型具有可調(diào)節(jié)性,通過(guò)調(diào)節(jié)模型參數(shù)可以使得該模型的信息傳播結(jié)果非常逼近傳統(tǒng)模型。在一個(gè)規(guī)模達(dá)到千萬(wàn)的實(shí)際社交網(wǎng)絡(luò)上的測(cè)試表明,線性影響力模型能夠嚴(yán)格逼近傳統(tǒng)模型的傳播效果,而且僅需要付出比傳統(tǒng)模型低得多的計(jì)算代價(jià)。 其次,本文基于線性影響力模型提出PageRank的改進(jìn)算法。PageRank算法是用于計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)權(quán)威值的經(jīng)典算法。自Larry Page和Seige Brin提出以來(lái),已成為網(wǎng)絡(luò)研究中最重要的算法之一,也是互聯(lián)網(wǎng)巨擎Google的立身之本。本文從影響力傳播的角度重新分析了這一算法,并得出“網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)權(quán)威值就是該節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的影響力之和”這一本質(zhì)結(jié)論。同時(shí)還論證了PageRank算法只是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)權(quán)威值的一種快速近似計(jì)算,并給出了多種針對(duì)節(jié)點(diǎn)權(quán)威值計(jì)算的精確算法,如規(guī)范PageRank算法和先驗(yàn)Pagerank算法等。本文在科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)上對(duì)各種PageRank算法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明規(guī)范PageRank算法和先驗(yàn)PageRank算法均能取得比傳統(tǒng)PageRank更好的結(jié)果。 然后,本文基于線性影響力傳播模型和PageRank算法的本質(zhì)聯(lián)系,提出一種用于快速計(jì)算任意群體影響力(權(quán)威值)的群體PageRank算法。群體PageRank算法是對(duì)PageRank算法一種維度上的推廣。眾所周知,Pagerank算法是計(jì)算節(jié)點(diǎn)權(quán)威值的經(jīng)典算法,然而如何計(jì)算一個(gè)群體的權(quán)威值呢?如美國(guó)民主黨和共和黨在競(jìng)選之時(shí),如何計(jì)算兩黨在民眾中的權(quán)威值從而預(yù)測(cè)誰(shuí)將贏得最終大選?因此,群體權(quán)威值計(jì)算具有重要的應(yīng)用價(jià)值。本文從影響力傳播的角度分析了群體的權(quán)威值的計(jì)算方法,同時(shí)基于影響力傳播模型和PageRank算法的關(guān)系提出了群體PageRank算法,用于快速計(jì)算大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)上群體權(quán)威值。在真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行的大量測(cè)試表明,群體PageRank算法能在常數(shù)時(shí)間內(nèi)計(jì)算任意群體的群體權(quán)威值,同時(shí)計(jì)算結(jié)果能夠一致逼近真實(shí)結(jié)果。 最后,本文將線性影響力傳播模型和群體PageRank算法用于病毒營(yíng)銷設(shè)計(jì),為社交網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播提供最佳策略。病毒營(yíng)銷,亦稱“口碑效應(yīng)”,致力于尋找一組社交網(wǎng)絡(luò)用戶為某種產(chǎn)品代言,希望這組用戶能在網(wǎng)絡(luò)上造成多米諾骨牌效應(yīng),使得該產(chǎn)品的好口碑能口口相傳到到最大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)群體中,從而為產(chǎn)品銷售帶來(lái)最佳效果。本文基于線性影響力傳播模型和群體PageRank算法提出了兩種病毒營(yíng)銷算法,Linear算法和Bound算法。同時(shí),在多個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明,Linear算法和Bound算法均能在時(shí)間和效果上勝過(guò)當(dāng)前最新算法。其中,Bound算法甚至只需要常數(shù)時(shí)間代價(jià)就能為病毒營(yíng)銷設(shè)計(jì)出最佳策略,尤其適合應(yīng)用在超大規(guī)模的社交網(wǎng)絡(luò)上。
[Abstract]:In recent years , the social network has been greatly developed and has become an important tool for people to wear away their leisure time , get the latest information , and understand the dynamic of friends . The emergence of social networks has brought various possibilities , such as how the president of the United States has successfully won two campaigns using social networks . The social network is a hot spot in the academic research . The paper studies the information dissemination model on social networks , and the research results have important application value to improve the information service on social networks .

Firstly , this paper presents a fast computation model of information transmission : a linear influence propagation model . The information propagation model is the basis for describing the information propagation process and the information propagation calculation in social networks . Although the research on the information transmission model is much more , such as independent cascade model and linear threshold model , these models have many disadvantages , such as unsolvable , closed form solution , inefficient efficiency , etc . These shortcomings lead to the fact that they can only be applied in small - scale networks .

The PageRank algorithm is one of the most important algorithms in network research based on the linear influence model . The PageRank algorithm has become one of the most important algorithms in the network research .

Then , based on the essence of linear influence propagation model and PageRank algorithm , this paper proposes a group PageRank algorithm for quickly calculating arbitrary group influence ( authoritative value ) .

Finally , the linear influence propagation model and the group PageRank algorithm are used in the virus marketing design to provide the best strategy for the dissemination of information on the social network .
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：G206;TP393.09

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2062484