社會網(wǎng)中基于主題的影響最大化算法研究.pdf

1、近年來，隨著社交軟件變得越來越流行，社會網(wǎng)絡(luò)中的影響傳播研究已成為熱點。影響傳播研究重點有以下幾個方向，影響傳播建模研究，學習影響傳播概率，影響最大化研究。影響最大化問題是指在社會網(wǎng)中傳播某件商品或是某種思想，由于預算有限，僅能選擇k個節(jié)點作為種集，即為最初給予免費試用該商品的用戶，期望該k個用戶可以在該社會網(wǎng)中達到最大的影響范圍，其中可在社會網(wǎng)中傳播的不僅可以是商品，也可是消息，電影甚至是謠言。本文主要針對基于主題的影響最大化問題進行

2、研究，主要的研究內(nèi)容有:
　　首先，在局部影響最大化中，傳播項僅考慮了單一主題因素，然而在真實影響傳播過程中每個傳播項都有不同的主題分布，本文通過在局部影響最大化研究中考慮了主題因素，使得所計算的影響范圍更為準確，本文提出了基于主題的局部影響程度計算方法，并在該方法上設(shè)計了基于主題的局部影響最大化算法。在多個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果也驗證了在計算影響程度過程中考慮主題，結(jié)果更為精確。
　　其次，現(xiàn)實的影響傳播并不單單考慮了傳播

3、項上的主題分布，同樣需要考慮用戶本身的興趣分布，現(xiàn)有模型在計算影響概率時，或沒有考慮主題分布，或單考慮傳播項上的主題分布，并沒有同時考慮傳播項的主題分布與用戶的興趣分布，本文提出了基于主題興趣的影響傳播模型，并在該模型基礎(chǔ)上提出了基于主題興趣的影響最大化算法，通過與傳統(tǒng)影響傳播模型進行比較，本文的模型在處理影響最大化問題更為精確。
　　最后，本文在主題因素的基礎(chǔ)上考慮了地理因素對影響傳播的影響，由于在很多現(xiàn)實社會網(wǎng)應用中，地理位置