影響力最大化是社交網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容,其目標(biāo)是通過(guò)選取盡可能小規(guī)模的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中影響范圍的最大化。傳統(tǒng)的影響力最大化算法分為三類(lèi),即基于傳播的影響力最大化算法、基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響力最大化算法和基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的影響力最大化算法。基于傳播的影響力最大化算法以改進(jìn)貪心策略為研究方向,貪心策略往往以高昂的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)換取傳播范圍的增加,不適合大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)。本文著重研究基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響力最大化算法和基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的影響力最大化算法,針對(duì)兩類(lèi)算法存在的缺陷與不足,分別提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。（1）基于節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍的影響力最大化算法基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響力最大化算法通過(guò)選取合適的中心性指標(biāo)來(lái)避免富人俱樂(lè)部現(xiàn)象,但是,該類(lèi)算法未能很好地解決傳播過(guò)程中的重復(fù)鄰居問(wèn)題。本文提出一種基于節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍的影響力最大化算法,該算法將節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍作為種子節(jié)點(diǎn)選取的中心性指標(biāo),有效避免種子節(jié)點(diǎn)選取時(shí)過(guò)于集中的富人俱樂(lè)部現(xiàn)象。另外,本文對(duì)所提出的算法進(jìn)行了CELF優(yōu)化,有效減少了運(yùn)行時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法所選出的種子節(jié)點(diǎn)集合傳播范圍更廣,且運(yùn)行時(shí)間短,尤其適合大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。（2）融合社區(qū)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍的... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

空手道網(wǎng)絡(luò)社交關(guān)系示意圖

3基于節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍的影響力最大化算法17點(diǎn)（除了更新過(guò)的5號(hào)和22號(hào)）增益均比5小，故選擇5號(hào)節(jié)點(diǎn)，且5號(hào)節(jié)點(diǎn)更新過(guò)，故將5號(hào)節(jié)點(diǎn)選為種子節(jié)點(diǎn)，以此類(lèi)推，直至選擇設(shè)定數(shù)量的種子節(jié)點(diǎn)。(a)(b)(c)圖3-1NCA_CELF算法執(zhí)行過(guò)程Figure3-1TheexecutionprocessofNCA_CELFalgorithm3.3時(shí)間復(fù)雜性分析(TimeComplexityAnalysis)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)G=(V,E)有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，m條邊。選擇每一個(gè)種子節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要更新所有節(jié)點(diǎn)的覆蓋范圍，每?jī)蓚�(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算覆蓋范圍的時(shí)間復(fù)雜度為()12On+n，其中1n，2n為每?jī)蓚�(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居個(gè)數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度可近似為O(d)，其中，d為平均度。因此，計(jì)算n個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍的時(shí)間復(fù)雜度為O(dn)，共需選取k個(gè)種子節(jié)點(diǎn)，則NCA算法的復(fù)雜度為O(kdn)。3.4仿真實(shí)驗(yàn)(SimulationExperiments)3.4.1數(shù)據(jù)集本章實(shí)驗(yàn)中用到的真實(shí)數(shù)據(jù)集共8個(gè)，如表3-1所示。NetScience是網(wǎng)絡(luò)理論和實(shí)驗(yàn)科學(xué)家共同作者網(wǎng)絡(luò)；Yeast是一個(gè)蛋白質(zhì)交互作用的網(wǎng)絡(luò)；Power是美國(guó)西部國(guó)家電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)；CaGrQc(GeneralRelativitycategory)網(wǎng)絡(luò)是廣義相對(duì)論類(lèi)別的合作網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)作者，每一條邊代表兩個(gè)作者之間存在合作；P2P-Gnutella08是Gnutella點(diǎn)對(duì)點(diǎn)共享網(wǎng)絡(luò)，其搜集了2002年8月Gnutella網(wǎng)絡(luò)的9個(gè)快照，節(jié)點(diǎn)代表Gnutella網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械闹鳈C(jī)，邊代表Gnutella主機(jī)之間的關(guān)系；CaHepTh(HighEnergyPhysics-Theory)是高能物理理論作者的合作網(wǎng)絡(luò)，同CaGrQc網(wǎng)絡(luò)類(lèi)似，CaHepTh

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)影響力度量和k-節(jié)點(diǎn)集的影響力最大化問(wèn)題研究[D]. 馬茜.山東大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)語(yǔ)義信息的社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究[D]. 祁德昊.南京郵電大學(xué) 2019
[2]社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化算法研究[D]. 崔若飛.西安電子科技大學(xué) 2019
[3]社交網(wǎng)絡(luò)中影響力最大化研究與應(yīng)用[D]. 孫依志.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2019
[4]基于節(jié)點(diǎn)位置分析的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究[D]. 趙亞.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2953324