社交網(wǎng)絡(luò)分析是近年來的研究熱點(diǎn),社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化和信息傳播預(yù)測(cè)是其兩個(gè)重要的研究方向。前者旨在社交網(wǎng)絡(luò)中尋找k個(gè)影響力比較大的個(gè)體,使它們影響力的擴(kuò)散范圍能夠達(dá)到最大;后者從已知的信息傳播數(shù)據(jù)出發(fā),結(jié)合信息傳播的影響因素,通過分析已獲得的實(shí)際傳播數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)將來信息傳播的情況。在影響力最大化方面,目前的研究分為兩個(gè)方向:貪心算法的改進(jìn)和啟發(fā)式算法的研究。貪心算法雖然經(jīng)過了數(shù)次優(yōu)化,但是時(shí)間復(fù)雜度仍然過高,不適用于大型社交網(wǎng)絡(luò);而現(xiàn)在的大多數(shù)啟發(fā)式算法僅僅考慮節(jié)點(diǎn)本身的影響力,而忽略了其所在的環(huán)境,算法效果還存在提升空間。在信息傳播預(yù)測(cè)方面,目前的研究對(duì)象主要集中在微博、Twitter等某個(gè)社交應(yīng)用中,而適用于一般社交網(wǎng)絡(luò)的算法效果往往不理想或者計(jì)算方法極為復(fù)雜,不適合對(duì)信息的傳播做出實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。本文提出了一種基于最短路徑的影響力最大化算法。首先,該算法將節(jié)點(diǎn)到附近有限節(jié)點(diǎn)的最短路徑之和作為中心性指標(biāo),既降低了時(shí)間復(fù)雜度,又考慮了節(jié)點(diǎn)在局部范圍的影響力;其次,該算法將網(wǎng)絡(luò)中的最大度值作為有限節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,使中心性指標(biāo)適配不同網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和特性;最后,該算法利用刪除種子節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)來避免富人... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

海豚網(wǎng)社交關(guān)系示意圖

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文網(wǎng)絡(luò) G 的最大度值，j 為節(jié)點(diǎn)iv 正在遍歷的層數(shù)，，L(Nj)為集合jN中節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。因此，r 的大小為節(jié)徑。在確定 r 的值的同時(shí)，也找到了距節(jié)點(diǎn)iv 最近的的中心性值計(jì)算公式如下：(a)的示例網(wǎng)絡(luò)，共有 25 個(gè)節(jié)點(diǎn)，最大度值為 14，平均平均度的 4 號(hào)節(jié)點(diǎn)為例示范中心性指標(biāo)的計(jì)算。r-1 r-1j jj=1 j=1F(i)= L(N ) j +(D - L(N ) ) r11

由于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，尤其是社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有小世界特性和無標(biāo)度特性，因此社交網(wǎng)絡(luò)中影響力較大的節(jié)點(diǎn)往往聚集在一起，形成了我們通常所說的網(wǎng)絡(luò)核心，也很容易就出現(xiàn)富人俱樂部現(xiàn)象。定義 1 富人俱樂部：社交網(wǎng)絡(luò)中包含有少量的度值很大的節(jié)點(diǎn)，被稱為“富節(jié)點(diǎn)”，這些富節(jié)點(diǎn)之間有很大的概率互為鄰居或者次鄰居，構(gòu)成了富人俱樂部[60]。在影響力最大化的研究中，富節(jié)點(diǎn)本身擁有較強(qiáng)的影響力，因此眾多影響力最大化算法會(huì)將大量的富節(jié)點(diǎn)選為種子節(jié)點(diǎn)，這可能會(huì)導(dǎo)致種子集合出現(xiàn)富人俱樂部現(xiàn)象，使種子節(jié)點(diǎn)的傳播范圍相互覆蓋，不能達(dá)到預(yù)期的效果。為了避免富人俱樂部現(xiàn)象，同時(shí)又要選出影響力較大的節(jié)點(diǎn)，本文算法采用了去鄰居的方法。定義 2 去鄰居：在選出一個(gè)種子節(jié)點(diǎn)后，將該種子節(jié)點(diǎn)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)從候選種子節(jié)點(diǎn)的集合中刪除。1111

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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