發(fā)布時間：2025-05-01 11:19

　　飛速發(fā)展的社交網(wǎng)絡(luò)給人們帶來便利的同時也帶來了大量數(shù)據(jù),其中社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化就是這些數(shù)據(jù)所衍生的一個研究方向。它旨在選擇最活躍的節(jié)點(diǎn)作為初始種子節(jié)點(diǎn),經(jīng)過多輪傳播,最終激活更多的節(jié)點(diǎn)。本文主要從兩個不同的研究角度出發(fā),研究社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化問題。本文研究內(nèi)容如下:(1)提出了一種基于鄰居節(jié)點(diǎn)傳播概率不確定性的影響力傳播模型。在現(xiàn)實(shí)的社交網(wǎng)絡(luò)中,用戶的相互影響不斷動態(tài)變化,用戶之間的傳播概率隨著相互影響也在不停地改變,所以很難去定義用戶之間的傳播概率,因此需依照現(xiàn)實(shí)情形對網(wǎng)絡(luò)中的傳播概率進(jìn)行度量。本文考慮到鄰居節(jié)點(diǎn)傳播概率的不確定性,融合了基礎(chǔ)的IC模型并且結(jié)合了貝葉斯定理,對傳播概率做了一個累加,做出了相應(yīng)的改進(jìn),通過在數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明了文中改進(jìn)模型的優(yōu)勢。(2)提出了一種基于鄰居節(jié)點(diǎn)的潛在激活能力的影響力最大化算法。算法部分基于網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)中的潛在價值用戶進(jìn)行交互的信息,來衡量用戶的潛在激活能力。算法的實(shí)驗(yàn)在兩個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,本文提出的算法可以達(dá)到預(yù)想的效果,驗(yàn)證了本文的想法是有效合理的。最后,將本文所提算法進(jìn)行可視化實(shí)現(xiàn),主要包括拓補(bǔ)圖構(gòu)造和種子節(jié)點(diǎn)選...

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 引言
    1.1 研究目的與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
第二章 影響力最大化相關(guān)理論
    2.1 社交網(wǎng)絡(luò)影響力
    2.2 影響力最大化
    2.3 社交網(wǎng)絡(luò)影響力傳播模型
    2.4 影響力最大化算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 影響力最大化算法
    3.1 基于傳播概率不確定性的信息傳播模型
    3.2 基于節(jié)點(diǎn)潛在激活能力的影響力最大化算法
    3.3 本章小結(jié)
第四章 算法實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)
    4.2 影響力最大化算法實(shí)驗(yàn)
    4.3 影響力最大化算法可視化實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號：4042190