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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第3期38卷 343-351页

作者：陈彬帅天平宋新月北京邮电大学理学院北京100876

影响力最大化问题是在线社交网络中的热点问题,然而社交网络的结构错综复杂,传统的影响力最大化问题并没有考虑社交网络中的群体影响.针对以上不足,利用有向超图刻画社交用户之间的群体影响,提出一种基于有向超图的预算影响力最大化问题... 详细信息

影响力最大化问题是在线社交网络中的热点问题,然而社交网络的结构错综复杂,传统的影响力最大化问题并没有考虑社交网络中的群体影响.针对以上不足,利用有向超图刻画社交用户之间的群体影响,提出一种基于有向超图的预算影响力最大化问题.该问题是在有向超图的社交网络中,在给定预算下,寻找高影响力用户作为种子节点集,使得其最终的传播范围最大化.分析了该问题是NP-hard的且目标函数是非次模函数,提出了改进的贪婪算法和交换启发式算法进行求解,并分析了改进贪婪算法的近似比.通过将所提的算法应用到三个在线社交网络数据集中进行实验,验证了算法的正确性和良好性能.结果表明,改进贪婪算法基础上的交换启发式算法具有明显的性能优势.

关键词：社交网络预算影响力最大化有向超图非次模函数贪婪算法启发式算法

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基于反向影响采样的社交网络影响力最大化算法研究

基于反向影响采样的社交网络影响力最大化算法研究

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作者：郜君君西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展与网络设备的普及,用户之间互动的数据越来越丰富,使用社交网络建模社交关系也变得越来越重要。近年来,社交网络在市场营销中发挥着重要作用。例如“病毒式营销”,利用少数人对信息的传播,达到最大的影响范围。而社交... 详细信息

随着互联网的发展与网络设备的普及,用户之间互动的数据越来越丰富,使用社交网络建模社交关系也变得越来越重要。近年来,社交网络在市场营销中发挥着重要作用。例如“病毒式营销”,利用少数人对信息的传播,达到最大的影响范围。而社交网络中影响力的分析又分为几个方面:选取少数节点最大化最终的影响力,即影响力最大化问题;将节点赋予不同的激活成本,在预算内选取节点使得种子集影响力最大,即预算影响力最大化问题;确定大小为6)的种子集使得种子集在给定时间内的影响力最大,即时间约束下的影响力最大化问题。针对以上三种不同的问题,本文分别进行了深入的研究,并提出相应的算法,主要内容如下:1、基于反向随机采样技术的影响力最大化算法。影响力最大化算法主要分为贪婪算法与启发式算法。贪婪算法因其时间复杂度较高而难以应用到大规模网络中,启发式算法虽有较低的时间复杂度,但其解的质量无法得到保证。为了将算法应用在大规模社交网络中,本文提出改进的基于反向随机采样技术的影响力最大化算法OPIM-CBR。该算法在保证解的质量的同时降低了算法的时间复杂度,在大规模数据集上的实验结果进一步证明了算法的有效性。2、基于采样技术与候选集结合的预算影响力最大化算法。大多数影响力最大化算法的研究都是基于节点具有相同激活代价的前提下,而现实中,与普通人相比,明星往往具有更高的激活成本。本文针对节点具有不同激活成本的问题,提出反向随机采样技术与候选集思想结合的预算影响力最大化算法BIMRAC。相比于大多数贪婪算法与启发式算法,该算法在降低运行时间的同时提高了解的质量,且在多个数据集上验证了算法的性能。3、时间约束下的影响力最大化算法。社交网络中信息的传播时间也是一个重要因素,传统的影响力最大化问题没有限制信息传播的时间,而在实际生活中,人们往往只关心在限定时间内的影响力传播,即时间约束的影响力最大化问题。另一方面,研究表明节点之间的传播概率与传播时间有关,随着传播时间的增加,传播概率也会逐渐减小。本文充分考虑信息传播过程中的时间因素,提出基于时间约束的反向采样技术TRIS,首先该技术限制了信息传播的时间,其次,在利用采样技术生成集合时,不仅考虑到节点本身的特性对传播概率的影响,同时考虑信息的传播时间带来的影响。基于该技术,本文提出时间约束的影响力最大化算法,在多个数据集上的实验验证表明,在同样的条件下,本文算法能够实现更优异的性能。

关键词：社交网络影响力最大化预算影响力最大化传播时间反向随机采样

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