本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)中影響力傳播的最大化

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【摘要】：影響力傳播的最大化問題的目標(biāo)是在網(wǎng)絡(luò)中尋找影響力最大的K個點,使得從這K個點傳播出的影響力(如信息、想法、觀點等)期望影響到的節(jié)點數(shù)是最大的。該問題是社交網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)研究問題,有助于推動影響力傳播的分析和建模。同時,該問題也存在很大的應(yīng)用價值,如口碑營銷。影響力傳播的最大化問題已經(jīng)吸引了大量的研究工作,但是,之前的研究工作都忽視了兩個重要影響因子,一個是影響力傳播過程中的新穎性衰變現(xiàn)象,即重復(fù)的被影響會減少影響力對于用戶的作用;另一個是節(jié)點失效而導(dǎo)致的影響力丟失現(xiàn)象。本文將研究這兩個影響因子對影響力傳播的最大化問題的作用,主要工作如下:(1)在真實數(shù)據(jù)集中分析了新穎性衰變對于影響力傳播過程的影響并設(shè)計了一個擬合函數(shù)量化這個影響,還定義了新穎性衰變下影響力傳播的最大化問題。不同于普通的影響力傳播模型,新穎性衰變下傳播模型中的點集影響計算公式既不是單調(diào)也不是子模的,這意味著普通的貪婪算法和已知的計算點集影響力的方法不再適用。為此,本文提出了一個限制性貪婪算法和動態(tài)剪枝優(yōu)化,還提出了兩個新的計算點集影響力的方法。在4個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果驗證了提出的方法的有效性和高效性。(2)在分析節(jié)點失效對于影響力傳播的最大化問題的作用基礎(chǔ)上,本文把節(jié)點失效下影響力傳播的最大化問題定義為一個限制性非線性優(yōu)化問題。由于普通的貪婪算法無法解決這個新的影響力傳播的最大化問題,本文提出了一個限制性模擬退火算法,還通過高效估算點集影響力丟失的方法提高該算法的效率。本文還提供了在4個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果作詳細(xì)說明。
【關(guān)鍵詞】：影響力傳播的最大化 社交網(wǎng)絡(luò) 新穎性衰變 節(jié)點失效
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09;G206
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本文編號：902773