本文關(guān)鍵詞：基于信息偏好的影響最大化算法研究

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【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(luò)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(luò)信息傳播領(lǐng)域中關(guān)于影響結(jié)點集挖掘的熱點課題.它會從社會網(wǎng)絡(luò)中尋找最具影響力的結(jié)點子集,以這些結(jié)點為目標(biāo)進(jìn)行影響傳播時會獲得最大的影響范圍.以前關(guān)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(jié)果的準(zhǔn)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(jié)點挖掘策略L_GAUP:第1階段,基于網(wǎng)絡(luò)中各結(jié)點對于信息主題的偏好程度,得到易感染結(jié)點網(wǎng)絡(luò);第2階段,在易感染網(wǎng)絡(luò)中,基于貪心策略進(jìn)行影響結(jié)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(jié)果表明,與基準(zhǔn)算法GAUP相比,L_GAUP不僅在影響范圍指標(biāo)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(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;河北省虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點實驗室;棗莊學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 信息主題 用戶偏好 信息傳播 影響最大化 社會網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)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