隨著計算機(jī)科學(xué)與移動計算的快速發(fā)展,在線社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透至生活的各個角落,用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中分享信息,建立并維持社交聯(lián)系。社交平臺所產(chǎn)生的社會學(xué)、行為心理學(xué)、信息科學(xué)等眾多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)的價值已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于平臺本身。各大企業(yè)開始將目光投向社交平臺,希望借助社交平臺中影響力大用戶,提升產(chǎn)品推廣或廣告推薦的效果。因此,如何確定并選擇影響力最大的用戶（影響力最大化問題）,探究廣告在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播方式,成為面向社交網(wǎng)絡(luò)的廣告推薦研究所面臨的兩個挑戰(zhàn)。本文以在線社交網(wǎng)絡(luò)為研究背景,重點(diǎn)關(guān)注影響力最大化,對社交網(wǎng)絡(luò)的廣告推薦問題展開了較為系統(tǒng)的研究,主要研究成果如下:（1）相似性與凝聚力并重的影響力最大化算法EPR和面向社交網(wǎng)絡(luò)的廣告推薦方法。對于給定拓?fù)涞纳缃痪W(wǎng)絡(luò),考慮節(jié)點(diǎn)的中心性、相似性和凝聚力三個關(guān)鍵因子,基于經(jīng)典PageRank算法思想,設(shè)計EPR算法對節(jié)點(diǎn)影響力進(jìn)行排序,并選取種子節(jié)點(diǎn);設(shè)計面向社交網(wǎng)絡(luò)的廣告推薦方法,模擬廣告在真實(shí)世界的推廣過程,設(shè)計廣告信任度更新規(guī)則與并行推薦規(guī)則;用戶接受廣告與否,由貝葉斯概率理論決定,使得算法更具現(xiàn)實(shí)意義;采用真實(shí)數(shù)據(jù)集,分析推薦結(jié)果與推薦發(fā)起者、迭代次... 

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號說明
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 社交網(wǎng)絡(luò)與推薦系統(tǒng)相關(guān)理論
    2.1 社交網(wǎng)絡(luò)與社會影響力
        2.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)
        2.1.2 社會影響力與影響力最大化
    2.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦?br>        2.2.1 中心性
        2.2.2 相似性
    2.3 影響力傳播模型
        2.3.1 獨(dú)立級聯(lián)模型IC
        2.3.2 線性閾值模型LT
        2.3.3 傳染病模型SIR
        2.3.4 博弈論模型Game Theoretic
    2.4 本章小結(jié)
第三章 節(jié)點(diǎn)相似性與凝聚力并重的廣告推薦方法
    3.1 研究背景與意義
    3.2 社交網(wǎng)絡(luò)建模
    3.3 基于中心性與相似性的信任感知策略
    3.4 相似性與凝聚力并重的影響力最大化算法EPR
        3.4.1 經(jīng)典的PageRank算法
        3.4.2 EPR算法思想
        3.4.3 算法描述
    3.5 廣告推薦方法
    3.6 案例分析
        3.6.1 相似性、中心性與凝聚力計算
        3.6.2 EPR算法實(shí)例與種子節(jié)點(diǎn)選取
        3.6.3 廣告推薦方法實(shí)例
    3.7 實(shí)驗結(jié)果與性能分析
        3.7.1 對比算法
        3.7.2 實(shí)驗數(shù)據(jù)
        3.7.3 實(shí)驗結(jié)果
    3.8 本章小結(jié)
第四章 面向符號網(wǎng)絡(luò)的廣告推薦方法
    4.1 研究背景與意義
    4.2 符號網(wǎng)絡(luò)建模
    4.3 基于正、負(fù)關(guān)系的信任感知策略
    4.4 符號網(wǎng)絡(luò)的影響力最大化算法SPR
        4.4.1 算法思想
        4.4.2 算法描述
    4.5 廣告推薦方法
    4.6 案例分析
        4.6.1 SPR算法與種子節(jié)點(diǎn)的選取
        4.6.2 廣告推薦方法實(shí)例
    4.7 實(shí)驗結(jié)果與性能分析
        4.7.1 虛擬數(shù)據(jù)集
        4.7.2 實(shí)際數(shù)據(jù)集
    4.8 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
論文章節(jié)與研究成果對應(yīng)關(guān)系
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]符號網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 程蘇琦,沈華偉,張國清,程學(xué)旗.  軟件學(xué)報. 2014(01)
[2]博弈論與信息經(jīng)濟(jì)學(xué)[J]. 馮立威.  中國科技資源導(dǎo)刊. 2004 (08)



本文編號：3685319