發(fā)布時(shí)間：2017-05-31 04:04

  本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化影響最大化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),在線社交網(wǎng)絡(luò)蓬勃發(fā)展,改變了現(xiàn)代人類獲取信息和溝通交流的方式。這種新的社交方式將人們?cè)诂F(xiàn)實(shí)生活中形成的相對(duì)穩(wěn)定的社交圈以一種更加直觀、形象的形式體現(xiàn)出來(lái)的同時(shí),也使信息傳播在結(jié)構(gòu)上產(chǎn)生了區(qū)別于現(xiàn)實(shí)生活社交圈的新特性;另一方面,隨著社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量爆炸式地增長(zhǎng),其中蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值也使其愈發(fā)受到各界重視。社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化影響最大化問(wèn)題作為社交網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域近年來(lái)發(fā)展出的一個(gè)較新分支,其研究目的是以特定的社交網(wǎng)絡(luò)用戶為對(duì)象,挖掘使其受影響程度達(dá)到最大的初始影響傳播用戶集合。目前,Klout、PeerIndex等知名社交數(shù)據(jù)分析公司正利用影響最大化方案為廣告商提供營(yíng)銷(xiāo)參考,而隨著個(gè)人價(jià)值在社交媒體時(shí)代中的作用逐漸顯現(xiàn),尋求高效的個(gè)性化影響最大化解決方案無(wú)疑是對(duì)社交數(shù)據(jù)分析人員提出的新要求。本文對(duì)研究社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化影響最大化問(wèn)題所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)深入探討和研究,基于獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型提出新的個(gè)性化影響最大化問(wèn)題解決方法,并從影響傳播模型的角度提出新的思路,所做的具體工作如下:(1)針對(duì)現(xiàn)有算法受到網(wǎng)絡(luò)邊影響強(qiáng)度一致性約束的問(wèn)題,基于獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型,提出最大影響路徑算法(MIPA),在網(wǎng)絡(luò)邊影響強(qiáng)度不一致的情況下求解個(gè)性化影響最大化問(wèn)題。該算法利用最大影響路徑來(lái)估算節(jié)點(diǎn)影響強(qiáng)度,首先對(duì)邊影響強(qiáng)度作對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換,利用優(yōu)化的Dijkstra算法求解最大影響路徑,從而計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的影響,然后利用求得的最大影響路徑聯(lián)合計(jì)算節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)影響強(qiáng)度,最后選擇Top-k節(jié)點(diǎn)形成種子節(jié)點(diǎn)集。(2)擺脫現(xiàn)有研究主要關(guān)注于線性閾值模型和獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型這兩種常用的影響傳播模型的慣性思維,將熱量傳播模型引入到個(gè)性化影響最大化問(wèn)題的研究中。用熱量的擴(kuò)散過(guò)程模擬信息影響在社交網(wǎng)絡(luò)用戶之間的傳遞。在分析熱量傳播規(guī)律的基礎(chǔ)上,提出目標(biāo)熱量貪心算法,為社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化影響最大化研究開(kāi)辟新思路。(3)以真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),采用C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)最大影響路徑算法和目標(biāo)熱量貪心算法,分別基于獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型和熱量傳播模型展開(kāi)個(gè)性化影響最大化求解實(shí)驗(yàn)。通過(guò)對(duì)多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比和分析,驗(yàn)證本文提出的兩種算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 個(gè)性化 影響最大化 算法 特定用戶
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP301.6;TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化影響最大化概述15-28
• 2.1 引言15
• 2.2 預(yù)備知識(shí)15-17
• 2.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)概述15-17
• 2.2.2 個(gè)性化影響最大化問(wèn)題17
• 2.3 影響傳播建模17-21
• 2.3.1 線性閾值模型18-19
• 2.3.2 獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型19-20
• 2.3.3 其他傳播模型20-21
• 2.4 影響最大化研究關(guān)鍵技術(shù)21-27
• 2.4.1 影響度量22-24
• 2.4.2 影響最大化求解算法24-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于最大影響路徑的個(gè)性化影響最大化算法28-37
• 3.1 引言28-29
• 3.2 基本概念29-30
• 3.3 求解最大影響路徑30-33
• 3.3.1 邊影響強(qiáng)度轉(zhuǎn)換30-31
• 3.3.2 Dijkstra優(yōu)化算法求最大影響路徑31-33
• 3.4 采用最大影響路徑求解個(gè)性化影響最大化問(wèn)題33-36
• 3.4.1 算法描述33-34
• 3.4.2 算法流程34-35
• 3.4.3 簡(jiǎn)單實(shí)例分析35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于熱量傳播模型的個(gè)性化影響最大化求解37-45
• 4.1 引言37-38
• 4.2 基于熱量傳播模型的影響傳播38-40
• 4.2.1 熱量傳播機(jī)制38-40
• 4.2.2 基于熱量傳播模型的個(gè)性化影響最大化問(wèn)題40
• 4.3 目標(biāo)熱量貪心算法40-44
• 4.3.1 問(wèn)題分析40-42
• 4.3.2 目標(biāo)算法42-43
• 4.3.3 實(shí)例分析43-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第五章 數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析45-53
• 5.1 引言45
• 5.2 實(shí)驗(yàn)背景45-46
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境45
• 5.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集45-46
• 5.2.3 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)選取46
• 5.3 獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型下個(gè)性化影響最大化實(shí)驗(yàn)46-48
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)46
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-48
• 5.4 熱量傳播模型下個(gè)性化影響最大化實(shí)驗(yàn)48-52
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)49
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析49-52
• 5.5 本章小結(jié)52-53
• 第六章 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 致謝58-59
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果59-60

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