【摘要】：在線社交網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今社會信息傳播的重要渠道和載體,形成了與現(xiàn)實(shí)世界交互的虛擬社會。常見的在線社交網(wǎng)有SINAWEIBO,TWTTER,FACEBOOK等。這些載體允許用戶創(chuàng)建自己的賬號,發(fā)布信息,傳播消息。用戶發(fā)表的信息包含了對當(dāng)前的一些社會現(xiàn)象和熱點(diǎn)時(shí)事的看法等,話題往往會涉及到政治,娛樂,經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域。社交網(wǎng)的影響最大化問題在市場營銷,傳染病抑制,輿情監(jiān)控,政府政策推廣以及社會穩(wěn)定等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。然而,上述研究工作僅僅研究社會網(wǎng)絡(luò)中單一的傳播。事實(shí)上,經(jīng)常有不同的或者完全相反信息,觀點(diǎn)和創(chuàng)新性意見在同一個(gè)社交網(wǎng)中競爭性的傳播。這種競爭性的影響擴(kuò)散可能來自兩家競爭公司,在這兩家公司參與的市場競爭中都要盡量吸引人們關(guān)注自己的營銷活動。阻斷影響最大化問題可以模擬現(xiàn)實(shí)生活中具有競爭關(guān)系的影響傳播。現(xiàn)有的阻斷影響最大化算法,忽略了用戶偏好對信息傳播的影響,沒有達(dá)到影響范圍最大,并且運(yùn)行時(shí)間相當(dāng)長。另一方面,現(xiàn)有動態(tài)社交網(wǎng)阻斷影響最大化算法直接利用靜態(tài)社交網(wǎng)的計(jì)算方法,但是社交網(wǎng)絡(luò)是不斷增長的,網(wǎng)絡(luò)每更新一次,重新計(jì)算一次最有影響力的種子節(jié)點(diǎn)的靜態(tài)方法會產(chǎn)生很大的計(jì)算開銷。針對上述阻斷影響最大化研究中存在的挑戰(zhàn)和問題,本文從以下兩個(gè)方面進(jìn)行研究:(1)基于主題感知的阻斷影響最大化算法。提出了MTIB(Multiple Topics-aware Influence Blocking)算法來改善影響范圍,減少運(yùn)行時(shí)間。MTIB算法的主要思想是:將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D邊的概率設(shè)置為主題的傳播概率,然后計(jì)算阻斷影響最大化的種子集合。MTIB算法通過為每一個(gè)節(jié)點(diǎn)生成一個(gè)反向加權(quán)樹,反向加權(quán)樹中的節(jié)點(diǎn)都會計(jì)算一個(gè)代表該節(jié)點(diǎn)可以阻斷范圍的分?jǐn)?shù),最后找到分?jǐn)?shù)最高的k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為阻斷種子集合。真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MTIB算法與現(xiàn)有的算法相比運(yùn)行時(shí)間明顯減少,同時(shí)影響范圍有很大的提升。(2)基于動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)的阻斷影響最大化算法。已有的動態(tài)社交網(wǎng)阻斷影響最大化算法利用靜態(tài)社交網(wǎng)的計(jì)算方法,產(chǎn)生很多不必要的計(jì)算開銷。本文提出了一種增量式的算法DBIM(Dynamic Blocking Influence Maximization)來減少計(jì)算,并利用剪枝策略進(jìn)一步減少運(yùn)行時(shí)間。DBIM算法首先在初始網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D中用靜態(tài)方法計(jì)算初始種子集合,在下一時(shí)刻,根據(jù)拓?fù)渥兓脑隽坎糠趾统跏紩r(shí)刻計(jì)算出的種子集合來更新種子集合。在更新種子集合時(shí),利用剪枝策略進(jìn)一步減少計(jì)算開銷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DBIM算法與其他算法相比,獲得相近影響傳播范圍所用的時(shí)間明顯減少。
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第二章 背景知識和相關(guān)工作狀態(tài)的鄰居節(jié)點(diǎn)對它的影響力的和。其子集合 S，除了種子集合 S 中的節(jié)點(diǎn)激活狀態(tài)，給網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分配一保持激活狀態(tài)，t 時(shí)刻，若節(jié)點(diǎn) v 被它的和大于該節(jié)點(diǎn)本身的閾值，那么該節(jié)的條件為，∑∈ ( ), ( ),≥ 后，就有機(jī)會去影響它的鄰居節(jié)點(diǎn)，

早期阻斷影響最大化沒有考慮主更加接近現(xiàn)實(shí)生活。例如，一家公司想品，所以他要選擇對電子產(chǎn)品和健康有己產(chǎn)品影響最大，并且使有相同產(chǎn)品的 TIC 模型，是一種基于話題的 IC 模型 是用戶的集合，E 是用戶之間的社交∈ ,在任意時(shí)刻都有一個(gè)登陸概率 log個(gè)概率pp(u,v| ))可以影響用戶 V。T 一個(gè)概率分布，，<,,,,…,,題 Z 下 v 可以被激活的概率。這些話話題分布， = { , ,…, }， 是話動同時(shí)到達(dá)節(jié)點(diǎn) v，那么節(jié)點(diǎn) v 將會受向運(yùn)動的影響，那么它的狀態(tài)就不會
【學(xué)位授予單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G206;O157.5

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