發(fā)布時間：2017-07-27 06:18

  本文關鍵詞：基于信息偏好的影響最大化算法研究

  更多相關文章： 信息主題 用戶偏好 信息傳播 影響最大化 社會網(wǎng)絡

【摘要】：實證研究表明,社會個體對于不同主題的信息有著不同的偏好,這對于社會網(wǎng)絡中的信息傳播過程起著非常重要的作用.影響最大化是社會網(wǎng)絡信息傳播領域中關于影響結點集挖掘的熱點課題.它會從社會網(wǎng)絡中尋找最具影響力的結點子集,以這些結點為目標進行影響傳播時會獲得最大的影響范圍.以前關于影響最大化算法研究的大部分工作沒有考慮社會個體的信息偏好,這大大降低了結果的準確性.為了提高影響最大化算法的效率和種子集的影響范圍,提出一種基于信息偏好的2階段啟發(fā)式影響結點挖掘策略L_GAUP:第1階段,基于網(wǎng)絡中各結點對于信息主題的偏好程度,得到易感染結點網(wǎng)絡;第2階段,在易感染網(wǎng)絡中,基于貪心策略進行影響結點的挖掘.實驗中,在數(shù)據(jù)集douban上實現(xiàn)了L_GAUP,GAUP和CELF算法.實驗結果表明,與基準算法GAUP相比,L_GAUP不僅在影響范圍指標ISST和IS上有著更好的表現(xiàn),在效率上也有大幅度的提高.
【作者單位】： 燕山大學信息科學與工程學院;河北省虛擬技術與系統(tǒng)集成重點實驗室;棗莊學院信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 信息主題 用戶偏好 信息傳播 影響最大化 社會網(wǎng)絡
【基金】：國家自然科學基金項目(60673136,61472340)
【分類號】：TP301.6;TP393.08
【正文快照】： Influence Maximization Based on Information PreferenceGuo Jingfeng1,3 and LüJiaguo1,21(School of Information Science and Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao,Hebei 066004)2(School of Information Science and Engineering,Zaozhuang University,Zaozhua

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本文編號：580149