影響力最大化問題就是一種專門針對社會網(wǎng)絡(luò)的研究而提出的問題,所謂的影響力最大化問題,就是要找出網(wǎng)絡(luò)中的k個影響力節(jié)點集作為種子節(jié)點集,使得其產(chǎn)生的影響力傳播范圍最大。影響力最大化問題研究中所使用的數(shù)據(jù)都是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),眾所周知網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常都是非常復雜的,處理這樣的數(shù)據(jù)很有挑戰(zhàn)性。想要高效的處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),第一個關(guān)鍵的問題就是找到科學的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)表示,而網(wǎng)絡(luò)嵌入學習算法正是一種高效的處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)表示問題的算法。本文對網(wǎng)絡(luò)嵌入算法進行深入研究,提出了一種改進的DeepWalk算法——C-DeepWalk算法。首先,我們提出了一種新的采樣方法,利用這種新的采樣方法產(chǎn)生節(jié)點序列;然后將所生成的節(jié)點序列輸入到Skip-Gram模型中進行學習,得到節(jié)點的向量表示;最后利用鏈路預測任務(wù),在多個真實數(shù)據(jù)集上進行實驗,將本文中所提出的C-DeepWalk算法與已有的網(wǎng)絡(luò)嵌入算法進行對比。鏈路預測的實驗結(jié)果表明,C-DeepWalk算法的學習性能要優(yōu)于現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)嵌入算法。同時,本文通過對傳統(tǒng)啟發(fā)式影響力最大化算法的研究,將網(wǎng)絡(luò)嵌入算法引入影響力最大化問題的研究中,提出了一種新的影響力最大化算法NEIM算法。首先,...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1Facebook網(wǎng)絡(luò)全球友誼圖

1.1研究背景信息技術(shù)誕生以來的十幾年時間里，以Internet為代表的技術(shù)不斷發(fā)展，使得人類社會迅速進入了網(wǎng)絡(luò)時代。今天，我們周圍的世界已經(jīng)被各種各樣的復雜的網(wǎng)絡(luò)所占據(jù)，我們所生活的社會，也已經(jīng)高度網(wǎng)絡(luò)化，比如我們身邊常見的航空網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、萬維網(wǎng)、電力網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、....

圖2-1IC模型傳播過程

圖2-1IC模型傳播過程在T=1時刻，節(jié)點V1以0.5的概率試圖去激活它的鄰居節(jié)點V2和V3，假設(shè)在這一激活過程中，節(jié)點V1激活成功了V3節(jié)點，對V2節(jié)點的激活，于是在T=1時刻，處于激活狀態(tài)的節(jié)點就有V1和V3，但由于V1在T....

圖2-2LT模型傳播過程

蘭州大學碩士學位論文基于網(wǎng)絡(luò)嵌入的影響力最大化算法研究能保證激活過程一定會成功，因此在IC模型中被激活的節(jié)點的序列是不確定，也不是唯一的。2.2.2線性閾值模型（LinearThresholdModel）LinearThresholdModel（線性閾值模型），下文簡....

圖3-1詞頻統(tǒng)計分析

[14]圖3-1詞頻統(tǒng)計分析圖3-1就是作者針對隨機游走采樣過程中的節(jié)點分析和自然語言中詞頻統(tǒng)計的分析，這也就說明了在隨機游走路徑和自然語言處理中都存在著相同的分布特性。所謂的分布特性，在網(wǎng)絡(luò)隨機游走路徑上表現(xiàn)為度大的節(jié)點是極少數(shù)，而度不是很大的節(jié)點卻是大多數(shù)；而在自然語言處....

本文編號：3965166