發(fā)布時間：2017-10-05 08:01

  本文關鍵詞：社交網絡中特定用戶的影響最大化研究

  更多相關文章： 社交網絡 影響最大化 多渠道 限制性用戶 近似方法

【摘要】：近些年來社交網絡得到了極大的發(fā)展,社交網絡相關的應用得到了學術界的極大關注,社交網絡影響最大化問題是社交網絡領域最受關注的問題之一。社交網絡影響最大化問題是社交網絡中挑選出少量的初始結點,讓這些初始結點在網絡中傳播影響,使得最終受影響的用戶數量最大化。該問題是NP難的,用于解決該問題的近似方法得到研究者的極大關注。目前絕大部分相關的工作集中在社交網絡影響最大化問題解決方案的改進和影響傳播模型的改進,忽略了問題的適用范圍�？紤]到現(xiàn)實世界中的具體場景,我們提出影響最大化問題的兩個改進版本。本文具體的內容如下：1.考慮到信息或者觀點的傳播會借助多個網絡,本文提出多渠道影響最大化問題,該問題是從網絡中選取少部分用戶,讓其在多個網絡中傳播影響,使得最終受影響的用戶數量最大化。我們形式化定義該問題,通過將多渠道影響最大化問題歸納為社交網絡影響最大化問題,我們證明多渠道影響最大化是NP難問題,并且說明影響力計算是#P難的；針對該問題的基本特性,我們提出三種近似的解決方法：貪心方法、基于結點度的方法和基于合成圖的方法：真實網絡上的實驗結果表明了我們提出的方法的有效性。2.考慮到初始用戶的選取范圍是有限制的,本文提出基于目標用戶影響最大化的改進版本——限制性用戶在線影響最大化問題,該問題是從限制性用戶集合中選取少部分初始用戶,讓其在整個網絡中傳播,使得最終受影響的目標用戶的數量最大化。我們形式化該問題,通過將該問題規(guī)約為社交網絡影響最大化問題,證明了該問題是NP難的,初始用戶影響力的計算是#P的,證明影響力函數具有非負、單調遞增和次模特性；針對該問題的基本特性,我們提出三種近似的解決方法：ccelf、基于候選集的方法和基于預處理的方法,其中ccelf方法獲取的結果具有一定的理論保證,基于預處理的方法通過線下的預處理,基本滿足在線問題的效率需求；真實網絡上的實驗結果表明了我們提出的方法的有效性。
【關鍵詞】：社交網絡 影響最大化 多渠道 限制性用戶 近似方法
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-21
• 1.1 研究背景13-17
• 1.2 研究思路17-19
• 1.3 研究貢獻19-20
• 1.4 文章的組織結構20-21
• 第2章 基本概念及相關工作21-29
• 2.1 基本概念21-23
• 2.1.1 社交網絡影響最大化21-22
• 2.1.2 基本的影響傳播模型22-23
• 2.2 相關工作23-27
• 2.2.1 基本方法的改進24-26
• 2.2.2 傳播模型的改進26
• 2.2.3 基本問題的改進26-27
• 2.3 本章小結27-29
• 第3章 多渠道影響最大化29-41
• 3.1 引言29-30
• 3.2 問題的定義30-31
• 3.3 解決方案31-35
• 3.3.1 貪心方法31
• 3.3.2 基于結點度的方法31-33
• 3.3.3 基于合成圖的方法33-35
• 3.4 實驗35-40
• 3.4.1 實驗設置35-36
• 3.4.2 實驗結果與分析36-40
• 3.5 本章小結40-41
• 第4章 限制性用戶在線影響最大化41-59
• 4.1 引言41-42
• 4.2 問題定義42-43
• 4.3 解決方案43-51
• 4.3.1 ccelf算法43-45
• 4.3.2 基于候選集的方法45-48
• 4.3.3 基于預處理的方法48-51
• 4.4 實驗51-57
• 4.4.1 實驗設置51-52
• 4.4.2 實驗結果與分析52-57
• 4.5 本章小結57-59
• 第5章 總結與展望59-61
• 5.1 總結59-60
• 5.2 不足與展望60-61
• 參考文獻61-65
• 致謝65-67
• 在讀期間發(fā)表的學術論文與取得的研究成果67

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10 張月英;王e，

本文編號：975635