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置信传播算法在社交网络影响力问题的应用研究

置信传播算法在社交网络影响力问题的应用研究

作     者:冯琬晶 

作者单位:北方民族大学 

学位级别:硕士

导师姓名:王晓峰;吴彦邦

授予年度:2021年

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主      题:影响力最大化 置信传播算法 因子图 

摘      要:社交网络的出现推动了信息传递方式的变革,基于社交网络产生一种低成本高收益的营销模式——“病毒营销。病毒营销根据口碑传播的原理,使信息在网络中快速扩散。病毒营销的基本思想是选取少部分受众群体去影响网络中其他用户,达到被影响用户范围最大化的目的。关键在于选择哪些用户作为传播源,这个问题实质上是社交网络影响力最大化问题。该问题在人工智能等领域具有很高的应用价值,然而求解较为困难。置信传播算法是一种基于因子图的近似算法,当算法收敛后,因子图中每条边上的信息都会趋于稳定,利用这些信息可以高概率固定某些变元的取值,从而使问题简化。社交网络影响力最大化问题本质是寻找影响力最大的节点,因此本文探索利用置信传播算法求解社交网络影响力最大化问题,具体地讲,有如下创新点:(1)社交网络中部分用户之间联系趋于紧密,在社交网络中会形成各种社区结构,利用社交网络的社区性质对社交网络影响力最大化问题求解。把社交网络划分为多个社区,依据网络中用户与社区之间的关系将社交网络映射为因子图。(2)提出一种混合算法求解社交网络影响力最大化问题。将节点的影响力因素加入置信传播方程,用改进后的置信传播算法在因子图模型上进行信息传递,从而求出影响力最大的候选种子集合,最后使用贪心算法求解出影响力最大的种子集合。

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