本文選題：在線社交網絡　切入點：影響力分析　出處：《南京大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：近年來基于在線社交網絡的各種服務正在改變人類的日常生活,同時吸引了來自計算機科學、社會學、經濟學等不同領域的研究者投身于社交網絡分析這一研究課題。不同于傳統(tǒng)媒體,在在線社交網絡中,用戶是信息的生產者、發(fā)布者和傳播者,而且信息的傳播依托用戶的社交影響力。因此在線社交網絡的影響力分析是社交網絡分析中的關鍵問題之一,并帶來了許多相關應用,譬如推薦系統(tǒng)、鏈路預測、社團發(fā)現(xiàn)、病毒式營銷和突發(fā)事件檢測等。在線社交網絡中影響力分析的研究對象是某個特定社交網絡,稱為目標網絡�，F(xiàn)有的工作通常只收集目標網絡中的數據,研究的范圍也只限定在目標網絡中。但是在真實場景中,這樣的設定具有明顯的局限性。因為隨著大量在線社交網絡的涌現(xiàn),用戶分布在不同社交網絡中,同一用戶會根據自身不同的社交需求在不同網絡中分別注冊賬號。因此在評估個人影響力時,只考慮此人在目標網絡中的表現(xiàn)是不充分的,引入其他網絡的多元信息能有效完善用戶的信息。同樣地,信息不會只在目標網絡中傳播,所以在研究影響力擴散過程時,應該將其影響范圍拓展到多個網絡中。因此在本文中,我們將融合目標網絡外部的多元信息對在線社交網絡影響力分析中的三個主要階段進行研究:個體傳播影響、影響力擴散以及個體接受影響。我們利用諸如Twitter和Foursquare等在線社交網絡數據以及電視信息數據來觀察與分析在線社交網絡中的影響力,所得結論促使我們重新思考與解決社交網絡影響力研究中的重要問題,包括關鍵節(jié)點挖掘、影響最大化問題、社團發(fā)現(xiàn)問題和用戶社交行為預測等。具體而言,本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:1.基于跨網絡影響力的關鍵節(jié)點挖掘在個體傳播影響階段,本文的第一個工作是對個體的影響力進行度量,挖掘在跨網絡信息傳播中具有高影響力的關鍵節(jié)點。這些連接不同網絡,充當橋梁作用的關鍵用戶被稱為引爆者。為了描述跨異構網絡中的信息傳播過程,我們設計了跨網絡信息傳播模型,該模型提取異構網絡中的各種信息擴散渠道,并從數據中學習各種關系的權重,從而計算用戶的激活概率。我們還提出了新的算法來識別帶來最大影響力增益的引爆者,在真實社會網絡數據集上進行的實驗驗證了模型與算法的有效性。2.跨網絡傳播中的影響最大化問題影響最大化問題是影響力擴散研究的經典應用。在現(xiàn)實中執(zhí)行病毒式營銷時,常常會遇到目標網絡結構未知以及營銷成本過高的困難。在本文中我們通過從目標網絡和其他外部源網絡中選擇種子用戶,以迂回的方式在目標網絡中進行病毒式營銷。除了目標網絡內部信息傳播,經由共享用戶傳播信息,間接地從外部網絡激活目標網絡中的用戶。我們提出了基于網絡隨機游走的網內與網間信息傳播模型,并設計了基于動態(tài)規(guī)劃的算法來解決跨網絡的影響最大化問題。而基于真實社交網絡的數據驗證了模型與算法的高效性和有效性。3.基于影響力擴散的社團發(fā)現(xiàn)問題社團發(fā)現(xiàn)是影響力擴散的另一個應用。本文的第三個工作研究從用戶之間的信息交互程度來對新興網絡進行社團劃分。由于新興網絡中結構稀疏、信息很少,難以計算用戶之間的相似性,要解決這類網絡中的社團發(fā)現(xiàn)問題很有挑戰(zhàn)性。因此我們提出從某些成熟的網絡傳播有用的信息到新興網絡中,從而克服信息的短缺。在充分考慮網絡間的差異后,我們根據有效的信息傳播模型,提出了一種高效的方法,使用來自其它異構社交網絡的信息來發(fā)現(xiàn)新興網絡中的社團。在真實的社交網絡上進行的實驗表明我們的算法可以有效地解決新興網絡中的社團發(fā)現(xiàn)問題。4.融合電視信息的用戶社交行為預測在用戶接受影響力的階段,我們發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)實生活中用戶通常受到多種渠道的信息影響,譬如電視廣告會激發(fā)并影響信息在社交網絡中的傳播。本文最后一個工作是研究電視廣告信息在在線社交網絡中的傳播過程,并預測用戶是否會被廣告信息感染并在網絡中討論廣告。為了解決該問題,我們提出了電視廣告的社交網絡影響力推斷模型。模型首先認識到用戶的社交行為同時受到來自在線社交好友和離線電視廣告的影響。接著又將觀眾對廣告的態(tài)度分為3個不同的階段:認知、情感、行為�；谏缃缓糜押碗娨晱V告的協(xié)同效應,模型用特定概率模型來描述觀眾在每個階段的反應。在兩個真實的電視廣告數據集上進行的實驗驗證了模型的有效性。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1609746