【摘要】：近年來,隨著大規(guī)模社交網(wǎng)絡如Facebook、Twitter、Wechat的迅速發(fā)展,社交網(wǎng)絡已成為信息傳播和影響力擴散的主要平臺。相較于傳統(tǒng)的報紙、電視等媒體,信息可以在社交網(wǎng)絡更快地傳播和造成更大的影響力。因此社交網(wǎng)絡中的影響力傳播問題得到了很多學者的關注。影響力傳播問題在很多現(xiàn)實場景中,如市場推廣、饑餓營銷、輿情預警等,具有重要的現(xiàn)實意義。在影響力傳播問題中,我們可以確定三個主要變量:初始種子集合的大小、種子集合的影響覆蓋范圍以及傳播所需的時間。我們可以控制其中兩個變量去優(yōu)化第三個變量。Kempe等人系統(tǒng)研究了在無時間約束下,如何選擇一定大小的種子集合,使得影響覆蓋范圍最大化的問題。在此基礎上,本文的研究內容圍繞以下兩個問題展開:一是傳播時間最小化問題,即如何選擇大小為k的種子集合,使得影響覆蓋范圍達到指定閾值的時間最短;二是種子集合最小化問題,即如何選擇最小的種子集合,以一定的置信度達到指定的影響覆蓋范圍閾值。本文的主要工作如下:1.基于MIA模型的傳播時間最小化算法�；贛IA模型,利用節(jié)點的局部子樹結構來表征節(jié)點的影響力和估計節(jié)點的激活時間,并證明了節(jié)點期望激活時間的單調性。在此基礎上提出了傳播時間最小化算法PTSA,并在真實網(wǎng)絡上與其他算法進行了對比分析。實驗結果表明PTSA算法具有最短的傳播時間。2.基于IC模型的種子集合最小化算法。利用IC模型中節(jié)點被激活的概率無關性質,我們將節(jié)點影響增益的計算復雜度減少了一個線性因子。借鑒傳統(tǒng)的MSA算法框架,我們提出了種子集合最小化算法FMSA。真實網(wǎng)絡和人工網(wǎng)絡的實驗結果表明,FMSA算法的運行速度相較于MSA算法得到了數(shù)千倍的提高。3.基于社區(qū)結構的種子集合最小化算法。考慮到社交網(wǎng)絡往往具有社區(qū)結構,利用社區(qū)的特點,可以將種子節(jié)點的搜索范圍從整個網(wǎng)絡縮小至局部的社區(qū)內部,加快種子節(jié)點搜索效率。結合動態(tài)規(guī)劃思想,我們提出了一種基于社區(qū)結構的種子集合最小化算法ICGA,并在真實網(wǎng)絡和人工網(wǎng)絡上進行了對比分析,驗證了ICGA算法的可行性和高效性。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2663884