快速發(fā)展的社交網(wǎng)絡(luò)為信息交流分享提供了新途徑。隨著各類在線社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的興起,社交用戶交互行為與信息傳播呈現(xiàn)爆發(fā)性增長�；谟绊懥Γ╥nfluence）的傳播模型也因此成為了近年的研究熱點并在推薦系統(tǒng)、電子商務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。典型應(yīng)用包括基于口碑效應(yīng)的病毒式營銷（viral-marketing）,為社交網(wǎng)絡(luò)上的產(chǎn)品推廣選擇若干個具有較大影響力的用戶,通過激勵（比如提供免費(fèi)適用產(chǎn)品）,促進(jìn)他們在好友圈中推廣產(chǎn)品,達(dá)成提升銷售的目的。這個過程對應(yīng)著影響力最大化問題,即從n個社交用戶中找到達(dá)成最佳影響力擴(kuò)散的k個用戶（種子節(jié)點集合）。在過去的十多年中,獨(dú)立級聯(lián)與線性閾值模型在影響力最大化問題中得到廣泛應(yīng)用,對應(yīng)的模型最優(yōu)解近似比以及算法時間復(fù)雜度也得到了充分論證。當(dāng)前該領(lǐng)域的主要研究工作是結(jié)合實際應(yīng)用場景研究影響力最大化,并設(shè)計相應(yīng)的高效求解算法。本文的主要工作就是研究三個典型應(yīng)用場景的影響力傳播問題:1.基于地理位置信息驅(qū)動的影響力最大化問題:現(xiàn)有的影響力最大化的工作選擇社交網(wǎng)絡(luò)中極具影響力的節(jié)點作為種子節(jié)點,來觸發(fā)廣泛的在線影響力傳播。然而,這種用戶驅(qū)動的影響力傳播模式將影響力最大化問題... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 本文研究的科學(xué)問題
        1.2.1 地理位置驅(qū)動的影響力最大化問題研究
        1.2.2 全局性預(yù)算敏感的影響力最大化問題研究
        1.2.3 動態(tài)的負(fù)面影響力阻斷問題研究
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點
    1.4 論文組織架構(gòu)
2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    2.1 影響力傳播模型與影響力傳播的計算
        2.1.1 經(jīng)典影響力傳播模型:獨(dú)立級聯(lián)模型與線性閾值模型
        2.1.2 影響力傳播的計算與子模性質(zhì)
    2.2 影響力最大化問題
        2.2.1 基于啟發(fā)式方法的IM算法
        2.2.2 基于反向影響力采樣(RIS)的IM算法
    2.3 影響力阻斷(最小化)問題
        2.3.1 基于免疫的影響力阻斷方法
        2.3.2 基于競爭的影響力阻斷方法
    2.4 其他典型的考慮實際需求約束的應(yīng)用場景
    2.5 本章總結(jié)
3 基于地理位置驅(qū)動的影響力最大化問題研究
    3.1 研究背景與問題定義
    3.2 地理位置驅(qū)動的傳播模型
    3.3 問題求解:貪心算法
    3.4 高效的實現(xiàn)算法
        3.4.1 基于反向影響力采樣的貪心算法
        3.4.2 基于提前停止的優(yōu)化
    3.5 實驗驗證與分析
        3.5.1 實驗設(shè)置
        3.5.2 實驗結(jié)果與分析
    3.6 本章總結(jié)
4 全局性預(yù)算敏感的影響力最大化問題研究
    4.1 研究背景與意義
    4.2 問題定義與分析
    4.3 問題求解
        4.3.1 PRR圖
        4.3.2 IMD算法
        4.3.3 近似比保證與時間復(fù)雜度分析
    4.4 實驗驗證與分析
        4.4.1 實驗設(shè)置
        4.4.2 實驗結(jié)果分析
    4.5 本章總結(jié)
5 基于觀測結(jié)果的動態(tài)影響力阻斷策略研究
    5.1 研究背景與意義
    5.2 問題定義
        5.2.1 LT模型與活躍邊圖
        5.2.2 動態(tài)影響力阻斷(AIB)問題
    5.3 求解策略
        5.3.1 每輪選擇k個點(k-R)策略:π~k
        5.3.2 α-容忍(α-T)策略:π~α
    5.4 兩種動態(tài)策略的高效實現(xiàn)算法
        5.4.1 反向免疫對(RIP)集合
        5.4.2 k-R策略的高效實現(xiàn)
        5.4.3 α-T策略的高效實現(xiàn)
        5.4.4 單次選擇策略
    5.5 實驗驗證與分析
        5.5.1 實驗設(shè)置
        5.5.2 實驗結(jié)果分析
    5.6 本章總結(jié)
6 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間的主要研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]寫好媒體融合的時代答卷[J]. 曹美麗.  江淮法治. 2019(03)
[2]社交網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)據(jù)治理機(jī)制研究——基于Facebook泄密事件的案例分析[J]. 謝思嫻,張建光.  中國信息界. 2018(06)
[3]關(guān)于推動傳統(tǒng)媒體和新興媒體融合發(fā)展的指導(dǎo)意見[J].   今傳媒. 2015(08)
[4]社會網(wǎng)絡(luò)中信息傳播與安全研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 鮑媛媛,薛一波.  集成技術(shù). 2015(03)
[5]數(shù)據(jù)下的消費(fèi)電子[J]. 李薇.  IT經(jīng)理世界. 2013(21)
[6]當(dāng)校園SNS照進(jìn)現(xiàn)實——校內(nèi)網(wǎng)的人際傳播模式探討[J]. 鄭宇鈞,林琳.  廣東技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報. 2008(03)



本文編號：3613177