【摘要】：社會影響力是個(gè)人由于社會地位、社會聯(lián)系以及社會財(cái)富等因素,改變他人思想或行為的能力。研究社會影響力,特別是在大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上對人與人之間的影響力進(jìn)行建模與度量,對于社交應(yīng)用中的商品推廣、好友推薦、專家發(fā)現(xiàn)以及用戶行為預(yù)測等都具有非常重要的意義,對于虛擬商業(yè)市場以及國家輿情監(jiān)控等都具有重要的促進(jìn)作用。已有大量關(guān)于社會影響力檢測、建模、度量以及應(yīng)用等方面的研究工作,但在此方面仍然存在許多未解決的問題與挑戰(zhàn)。本文主要從社會影響力的建模與度量方面做深入研究。主要研究內(nèi)容包括:首先,社會影響力與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性密切相關(guān)。對社會影響力的結(jié)構(gòu)特性進(jìn)行分析有助于更加深入的理解信息傳播的機(jī)制,以及更加準(zhǔn)確的度量影響力大小。然而已有研究一般忽略了用戶之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性所引起的影響力差異。本文針對群體影響力,提出結(jié)構(gòu)多樣性的分析與度量指標(biāo),進(jìn)一步更精準(zhǔn)地給出結(jié)構(gòu)影響力的形式化定義;針對個(gè)體的被影響力,提出收益函數(shù)的形式化定義,進(jìn)一步在真實(shí)數(shù)據(jù)上擴(kuò)展出概率圖模型來學(xué)習(xí)個(gè)體的被影響力與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性的關(guān)系。其次,社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)演化特性加大了影響力建模與度量的難度。已有研究一般假設(shè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是靜態(tài)的,而忽略了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動態(tài)性與傳播動態(tài)性的交互發(fā)展對影響力建模與度量的影響。本文提出用戶建立關(guān)系的行為之間的影響力傳播模型,用以刻畫社會網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程。進(jìn)一步引入關(guān)系之間的三角形結(jié)構(gòu)來解決數(shù)據(jù)稀疏的問題,并學(xué)習(xí)三角形結(jié)構(gòu)對應(yīng)的影響力參數(shù)。最后將該模型與度量結(jié)果運(yùn)用到好友推薦最大化的應(yīng)用中,利用影響傳播效應(yīng)加強(qiáng)推薦的效果。最后,隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與用戶行為數(shù)據(jù)的爆炸式增長,傳統(tǒng)的影響力度量方法的效率受到極大的限制。本文提出大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體之間影響力的采樣度量算法。理論證明了采樣次數(shù)的下界。在一個(gè)10億條邊規(guī)模的微博網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上,驗(yàn)證在不損失效果的前提下,近似方法比最優(yōu)的比對方法大約提速300倍。進(jìn)一步提出大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)與用戶行為流數(shù)據(jù)上關(guān)于結(jié)構(gòu)影響力的采樣度量算法。理論證明了采樣方法的無偏估計(jì)性。在一個(gè)200萬節(jié)點(diǎn),3億條邊,以及2千萬條用戶行為記錄的微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)集上,驗(yàn)證在不超過1%的錯(cuò)誤率下,近似方法比精確方法約提速10倍。
[Abstract]:Social influence is the ability of individuals to change other people's thinking or behavior due to social status, social connections and social wealth. Research on social impact, especially on large-scale social network data to model and measure the impact of people, for social applications in the promotion of goods, friends recommend, Expert discovery and user behavior prediction are of great significance and play an important role in promoting the virtual commercial market and national public opinion monitoring. There have been a lot of researches on social impact detection, modeling, measurement and application, but there are still many unsolved problems and challenges in this field. This article mainly from the social influence modeling and the measurement aspect to do the thorough research. The main contents are as follows: firstly, social influence is closely related to network structure. Analyzing the structural characteristics of social influence is helpful to understand the mechanism of information dissemination and to measure the influence more accurately. However, previous studies have generally ignored the influence differences caused by the network structure characteristics of users. In this paper, the analysis and measurement index of structural diversity is proposed for the group influence, and the formal definition of structural influence is given more precisely, and the formal definition of income function is proposed for the influence of individual. Furthermore, the probabilistic graph model is extended to study the relationship between the influence of individual and network structure. Secondly, the dynamic evolution of social network structure makes it more difficult to model and measure influence. Previous studies have generally assumed that the network structure is static, while ignoring the influence of the interaction between network structure dynamics and propagation dynamics on the modeling and measurement of influence. In this paper, a model of influence propagation between user relationships is proposed to describe the dynamic evolution of social networks. Furthermore, the triangle structure between the relations is introduced to solve the problem of data sparsity, and the influence parameters of the triangle structure are studied. Finally, the model and measurement results are applied to the application of maximum friend recommendation, and the effect of recommendation is enhanced by using the influence propagation effect. Finally, with the explosive growth of network structure data and user behavior data, the efficiency of traditional impact measurement methods is greatly limited. In this paper, a sampling method for measuring the influence of individuals in large scale social networks is proposed. The lower bound of sampling times is proved theoretically. On a Weibo network with 1 billion edges, it is verified that the approximate method is about 300 times faster than the optimal matching method without losing the effect. Furthermore, a sampling method for measuring the influence of structure on large-scale social networks and user behavior flow data is proposed. The unbiased estimation of the sampling method is proved theoretically. On a Weibo forwarding dataset with 2 million nodes, 300 million edges, and 20 million user behavior records, it is verified that the approximate method is about 10 times faster than the accurate method at an error rate of less than 1%.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.092

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9 梁捷;節(jié)點(diǎn)人際關(guān)系[N];經(jīng)濟(jì)觀察報(bào);2012年

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本文編號：2187619