本文關(guān)鍵詞：基于擴(kuò)展獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型的競爭影響最大化傳播

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【摘要】：近年來,隨著移動(dòng)通信和web技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的人開始使用社交網(wǎng)絡(luò),比如：Facebook、 Twitter、 Linkedin、人人網(wǎng)和新浪微博等,進(jìn)行在線交流和傳播信息。這吸引了大批的科研工作者對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注和研究,他們研究在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu),信息傳播特性,博文內(nèi)容分析,以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的推薦系統(tǒng)等。 本論文主要研究存在實(shí)體(產(chǎn)品或者觀點(diǎn))相互競爭的情況下,如何使某種實(shí)體影響傳播最大化的問題。其中,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響最大化是指給定種子結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)k和某一種傳播模型,找出k個(gè)最具有影響力的結(jié)點(diǎn)集。Kemple等人[1]提出兩種經(jīng)典的信息傳播模型：線性閾值模型(Linear Threshold Model, LTM)和獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型(Independent Case Model，， ICM)。線性閾值模型適合于描述個(gè)體的行為受多個(gè)個(gè)體的影響,而獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型適合于描述個(gè)體的行為只受一個(gè)個(gè)體的影響,但是,這兩種傳播模型只適用于一種實(shí)體在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中傳播的情形。在現(xiàn)實(shí)生活中,存在兩種或兩種以上實(shí)體競爭傳播的情形,為了研究這種競爭影響傳播,本文從以下幾個(gè)方面開展工作： (1)擴(kuò)展了經(jīng)典獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型,使其包含兩種及兩種以上的競爭影響傳播。 (2)主要解決在擴(kuò)展獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型下,給出一種實(shí)體(產(chǎn)品或者觀點(diǎn))的種子結(jié)點(diǎn)集合,如何找出另一種實(shí)體最有影響力的k個(gè)種子結(jié)點(diǎn)集。 (3)證明了基于擴(kuò)展獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型的競爭影響傳播目標(biāo)函數(shù)具有單調(diào)性(monotonicity)和子模性(submodularity),因此使用貪心算法或者cost effective lazy forward——CELF方法可以得到最優(yōu)解的1-1/e。 (4)實(shí)現(xiàn)了本文算法,并進(jìn)行了初步的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文所提方法的可行性及有效性。
【關(guān)鍵詞】：社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 子模性 競爭影響最大化 擴(kuò)展獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型 CELF算法
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP301.6;TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 研究背景和意義7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意義和目的8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容10-11
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 背景知識(shí)和研究基礎(chǔ)13-23
• 2.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)13-15
• 2.1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的來源和定義13-14
• 2.1.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)14-15
• 2.2 影響最大化15-17
• 2.3 傳播模型介紹17-23
• 2.3.1 線性閾值模型17-19
• 2.3.2 獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型19-23
• 第3章 競爭影響傳播模型23-29
• 3.1 問題描述23
• 3.2 可能圖中“活邊”的選取23-24
• 3.3 擴(kuò)展獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型24-29
• 第4章 競爭影響傳播最大化29-37
• 4.1 競爭影響傳播最大化的目標(biāo)函數(shù)29
• 4.2 目標(biāo)函數(shù)的單調(diào)性和子模性29-32
• 4.3 競爭影響最大化的近似算法32-37
• 4.3.1 算法思想介紹32-34
• 4.3.2 具體算法34-37
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果37-43
• 5.1 實(shí)驗(yàn)相關(guān)介紹37-39
• 5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置39
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-43
• 第6章 總結(jié)與展望43-45
• 6.1 論文總結(jié)43
• 6.2 未來工作展望43-45
• 附錄45-55
• A1.碩士期間參與的科研成果45
• A2.論文中主要算法的實(shí)現(xiàn)代碼45-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 樊鵬翼;王暉;姜志宏;李沛;;微博網(wǎng)絡(luò)測量研究[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2012年04期

2 田家堂;王軼彤;馮小軍;;一種新型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響最大化算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2011年10期

3 王晟;王子琪;張銘;;個(gè)性化微博推薦算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2012年10期

4 徐恪;張賽;陳昊;李海濤;;在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的測量與分析[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年01期

5 吳信東;李毅;李磊;;在線社交網(wǎng)絡(luò)影響力分析[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年04期

本文編號(hào)：687988