發(fā)布時(shí)間：2020-05-14 20:20

【摘要】：近年來(lái),隨著大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)如Facebook、Twitter、Wechat的迅速發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)已成為信息傳播和影響力擴(kuò)散的主要平臺(tái)。相較于傳統(tǒng)的報(bào)紙、電視等媒體,信息可以在社交網(wǎng)絡(luò)更快地傳播和造成更大的影響力。因此社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力傳播問(wèn)題得到了很多學(xué)者的關(guān)注。影響力傳播問(wèn)題在很多現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中,如市場(chǎng)推廣、饑餓營(yíng)銷(xiāo)、輿情預(yù)警等,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。在影響力傳播問(wèn)題中,我們可以確定三個(gè)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(shí)間。我們可以控制其中兩個(gè)變量去優(yōu)化第三個(gè)變量。Kempe等人系統(tǒng)研究了在無(wú)時(shí)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(wèn)題。在此基礎(chǔ)上,本文的研究?jī)?nèi)容圍繞以下兩個(gè)問(wèn)題展開(kāi):一是傳播時(shí)間最小化問(wèn)題,即如何選擇大小為k的種子集合,使得影響覆蓋范圍達(dá)到指定閾值的時(shí)間最短;二是種子集合最小化問(wèn)題,即如何選擇最小的種子集合,以一定的置信度達(dá)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(shí)間最小化算法。基于MIA模型,利用節(jié)點(diǎn)的局部子樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)表征節(jié)點(diǎn)的影響力和估計(jì)節(jié)點(diǎn)的激活時(shí)間,并證明了節(jié)點(diǎn)期望激活時(shí)間的單調(diào)性。在此基礎(chǔ)上提出了傳播時(shí)間最小化算法PTSA,并在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上與其他算法進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PTSA算法具有最短的傳播時(shí)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(diǎn)被激活的概率無(wú)關(guān)性質(zhì),我們將節(jié)點(diǎn)影響增益的計(jì)算復(fù)雜度減少了一個(gè)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(shí)網(wǎng)絡(luò)和人工網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,FMSA算法的運(yùn)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(jié)構(gòu)的種子集合最小化算法�？紤]到社交網(wǎng)絡(luò)往往具有社區(qū)結(jié)構(gòu),利用社區(qū)的特點(diǎn),可以將種子節(jié)點(diǎn)的搜索范圍從整個(gè)網(wǎng)絡(luò)縮小至局部的社區(qū)內(nèi)部,加快種子節(jié)點(diǎn)搜索效率。結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想,我們提出了一種基于社區(qū)結(jié)構(gòu)的種子集合最小化算法ICGA,并在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)和人工網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行了對(duì)比分析,驗(yàn)證了ICGA算法的可行性和高效性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

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