互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及大量社交平臺的出現(xiàn),使得對社交網(wǎng)絡(luò)的研究也引起學(xué)者的廣泛關(guān)注。而社交網(wǎng)絡(luò)的影響力最大化分析則是其中的一個研究熱點(diǎn),找到社交網(wǎng)絡(luò)中小部分具有較大影響力的節(jié)點(diǎn),在一定的影響力傳播模型下,這些種子節(jié)點(diǎn)將影響力在網(wǎng)絡(luò)中傳播開來,從而最終影響到更多的其他節(jié)點(diǎn)。社交網(wǎng)絡(luò)影響力分析在廣告營銷、輿情預(yù)測與監(jiān)控等實際場景中都具有重要的作用。目前的影響力最大化算法主要分為啟發(fā)式算法和貪心算法兩大類。前者在時間復(fù)雜度上友好,但是挖掘的種子節(jié)點(diǎn)質(zhì)量不高,影響范圍沒有理論上的保證。后者雖然能夠保證種子節(jié)點(diǎn)的質(zhì)量,但是時間復(fù)雜度過大,也不適用于當(dāng)前的大型社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力節(jié)點(diǎn)挖掘。從降低時間復(fù)雜度和保證最終影響范圍的角度考慮,將社區(qū)結(jié)構(gòu)這一社交網(wǎng)絡(luò)具有的重要屬性引入影響力最大化分析中。首先,給出了一種改進(jìn)的標(biāo)簽傳播的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,能夠解決傳統(tǒng)的標(biāo)簽傳播算法存在的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果不穩(wěn)定的缺點(diǎn)。其次,給出了啟發(fā)式和貪心算法相結(jié)合的社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化算法。首先利用網(wǎng)頁排名算法對每個社區(qū)內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)計算潛在影響力,然后篩選出每個社區(qū)內(nèi)具有高潛在影響力的部分節(jié)點(diǎn),并使用貪心算法進(jìn)行進(jìn)一步篩選,從而挖掘出社區(qū)... 

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

社交網(wǎng)絡(luò)示意圖

Zachary數(shù)據(jù)集上社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果的NMI值

Football數(shù)據(jù)集上社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果的NMI值

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播與影響力最大化研究[D]. 張伯雷.南京大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于k-shell的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)影響力最大化算法研究[D]. 曹迪.燕山大學(xué) 2017
[2]基于社區(qū)結(jié)構(gòu)的Top-K影響力節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法研究[D]. 趙倩.華中科技大學(xué) 2015
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本文編號：3663849