【摘要】：在市場營銷領域存在一種名為“病毒營銷”的營銷方案,該方案要求利用有限的資源在用戶群中選取少數(shù)體驗用戶,通過用戶間的“口碑效應”使得商品在用戶群之間自發(fā)傳播,最終能形成最大化的影響。隨著社會網(wǎng)絡研究的發(fā)展,該問題被引入社會網(wǎng)絡中形成影響力最大化問題,問題提出后迅速成為近年來社會網(wǎng)絡研究領域的一個熱門問題。本文首先研究了目前影響力最大化問題的解決方案并總結(jié)了這些解決方案的優(yōu)點以及缺點。對社會網(wǎng)絡中弱連接的研究之后發(fā)現(xiàn),弱連接可以有效打通社會網(wǎng)絡中不同社團之間的信息壁壘,使得信息在不同社區(qū)間流通。本文利用弱連接的這一作用,同時基于貪心思想提出BWTG算法來解決影響力最大化問題,并根據(jù)解空間的不同,把BWTG算法分為BCWTG和BNCWTG兩種算法。影響力最大化問題的傳統(tǒng)評價指標有兩種：時間復雜度和最終激活節(jié)點數(shù),但考慮到實際情況,本文定義了ANNI這一新的評價指標,用于衡量回報與付出之比。為了驗證BCWTG和BNCWTG算法的性能,文章在不同類型不同規(guī)模的真實數(shù)據(jù)集中對算法進行實驗驗證,在時間復雜度、最終激活節(jié)點數(shù)和ANNI三方面與經(jīng)典的Greedy算法進行對比,實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)BCWTG算法和BNCWTG算法在運算時間和ANNI方面有所提高,最終激活節(jié)點數(shù)方面卻弱于Greedy算法,但滿足一定條件時,BCWTG和BNCWTG算法在最終激活節(jié)點數(shù)方面也能接近Greedy算法。信息擴散模型是影響力最大化問題的基礎模型,在對微博網(wǎng)絡中信息擴散的特點進行分析后發(fā)現(xiàn),經(jīng)典的IC擴散模型和LT擴散模型并不適合微博網(wǎng)絡。本文在IC擴散模型的基礎上,設計并實現(xiàn)了一個微博網(wǎng)絡中的信息擴散模型,BIU擴散模型,該模型中考慮到信息本身在信息擴散中的作用,因而引入信息擴散能力(IDP)的概念,用以衡量信息在擴散過程中所積累的擴散能力,使得用戶間信息擴散概率根據(jù)不同信息在不同時刻動態(tài)變化,更符合微博網(wǎng)絡中的信息擴散情況。最后通過新浪微博網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)集進行實驗驗證,與IC模型實驗結(jié)果對比發(fā)現(xiàn),BIU模型在準確率方面有所提高。
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2567441