本文關(guān)鍵詞：社交活動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的影響力最大化方法研究　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)的流行,找到一組最具影響力的用戶(或節(jié)點(diǎn))以便觸發(fā)最大的影響范圍是很有意義的。例如,公司可以通過提供免費(fèi)樣品/折扣給這些影響力最大的用戶,從而借助"口碑"效應(yīng)來觸發(fā)更大范圍的宣傳和購買,最終使該產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)中得以大規(guī)模普及。這類任務(wù)通常被建模為影響力最大化問題,并在過去十多年得到了廣泛的研究。但是,考慮到社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶可以參加各種各樣的在線活動(dòng),例如,給產(chǎn)品做評(píng)價(jià),加入討論組等,因此影響力通過在線活動(dòng)傳播的情況變得更加有研究意義。本文主要研究將用戶活動(dòng)考慮在內(nèi)的影響力最大化問題。包含用戶活動(dòng)的社交網(wǎng)絡(luò)可以被稱為社交活動(dòng)網(wǎng)絡(luò),本文首先將傳統(tǒng)的影響力傳播模型擴(kuò)展至其中,從而引出社交活動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的影響力最大化問題�；陔S機(jī)游走理論,本文定義了影響力中心性指標(biāo)來近似節(jié)點(diǎn)集合的影響力,并提出了基于蒙特卡洛的近似算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)影響力中心性的快速計(jì)算。根據(jù)子模函數(shù)的性質(zhì),本文進(jìn)一步提出了貪心算法和若干優(yōu)化技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)影響力最大化問題的快速求解。最后我們利用實(shí)際的社交評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性、效率和通用性�？梢钥吹奖疚乃岢龅乃惴ㄔ谶\(yùn)行速度上明顯優(yōu)于當(dāng)前已有的最優(yōu)算法,且在不同的影響力傳播模型與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中都有很好的效果。
[Abstract]:With the popularity of social networks, find a group of the most influential users (or nodes) to trigger the biggest impact is of great significance. For example, companies can offer free samples / discount to these influential users, which means "reputation" effect to trigger a wider range of publicity and purchase, the final to make the product to mass popularity in the network. This task is usually modeled as the influence maximization problem, and has been widely studied in the past more than 10 years. However, considering the social network users can participate in a variety of online activities, for example, to do product evaluation, join the discussion group, thus influence through online communication activities more meaningful research. This paper mainly studies the influence maximization problem of user activities into account. Social networks contain user activity can be called For the social network, the traditional influence propagation model is extended to them, which leads to the influence maximization problem of social activities in the network. Based on the theory of random walk, this paper defines the index nodes to approximate the center of influence of influence, and puts forward the approximate algorithm based on Monte Carlo, realizes the fast calculation of the center of influence the. According to the nature of submodular functions, this paper proposes a greedy algorithm and some optimization methods, to achieve a rapid solution to the influence maximization problem. Finally we use the social score data are verified the effectiveness of the algorithm, efficiency and versatility. You can see the optimal algorithm of the proposed algorithm is better than the current running speed, and has a good effect in the influence of propagation model and different heterogeneous networks.

【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP301.6;TP393.09

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本文編號(hào)：1359585