本文關(guān)鍵詞：基于社交網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)影響力研究

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【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)了人們復(fù)雜且相對(duì)穩(wěn)定的交際關(guān)系,推動(dòng)了人們交流時(shí)間的拓展、空間的擴(kuò)大,也使人與人之間的信息傳遞平臺(tái)從現(xiàn)實(shí)延伸到了飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)中。每個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶即節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中都扮演著不同的角色,他們對(duì)信息傳播存在的影響力大小不盡相同,而節(jié)點(diǎn)信息傳播影響力研究與社交網(wǎng)絡(luò)中的輿論引導(dǎo)、商品推廣等應(yīng)用領(lǐng)域都存在緊密關(guān)聯(lián),具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用意義,也自然成為了社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的熱門(mén)研究方向。本文結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性,以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為重點(diǎn)考慮因素,研究了社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播模型和節(jié)點(diǎn)影響力最大化問(wèn)題,研究?jī)?nèi)容及方法有以下兩個(gè)方面:針對(duì)現(xiàn)存社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型存在的感染節(jié)點(diǎn)狀態(tài)單一化問(wèn)題,分析社交網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的影響因素并將其抽象成為模型參數(shù)�？紤]社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮攸c(diǎn),結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的傳播理論,在傳染病模型中個(gè)體狀態(tài)分類方式的基礎(chǔ)上區(qū)分了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的不同感染狀態(tài),引入人類遺忘曲線作為感染節(jié)點(diǎn)的衰減函數(shù),提出了基于社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型。最后在真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中進(jìn)行模型仿真,并與其他模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明:本文模型更加符合信息在真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播趨勢(shì)和過(guò)程,與現(xiàn)實(shí)傳播因素所對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)的改變而導(dǎo)致的傳播速度、范圍的改變趨勢(shì)符合信息傳播的規(guī)律。由于貪心算法不適用于大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò),本文采用啟發(fā)式算法的思想,通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)全局和鄰近影響力來(lái)評(píng)估節(jié)點(diǎn)信息傳播影響力,并通過(guò)去除已選節(jié)點(diǎn)影響范圍并更新網(wǎng)絡(luò)的去重方式來(lái)消除已選節(jié)點(diǎn)對(duì)未標(biāo)記范圍內(nèi)邊緣節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)估的干擾,提出了針對(duì)獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型的節(jié)點(diǎn)影響力最大化算法。最后利用兩種具有不同結(jié)構(gòu)的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法仿真,仿真結(jié)果證明:基于邊緣覆蓋去重的節(jié)點(diǎn)影響力最大化算法能夠增大節(jié)點(diǎn)信息傳播影響范圍,算法效果更優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O157.5;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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