欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35077915
大小:6.47 MB
页数:60页
时间:2019-03-17
《影响力最大化问题的算法和传播模型研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、',乂连键之大'爹?DALIANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY破±享恆巧文MASTE民ALDISSERTATION^^幽影响力最大化巧题的算法和传播模型研究>软件工程学科专业作者姓名沈成光—_攀_玄II指导教师、——'^V――——::答辩日期巫生化苗'■-;:‘-...…:‘…::1:苗識5,?'::‘,估硕±学位论文影响力最大化问题的算法和传播模型研究ResearchonAlorithmsandDi
2、ffusionModelsinInfluencegMaximizationProblem作者姓名;沈成光学科、专业;软件工程学号;21317035指导教师;梁文新完成日期;2016年3月20日乂金巧义夫#DalianUniversityof了echnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究王作所取得的成果。尽我所知,除文中己经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果,也不
3、包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均邑在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:影响力最大化问题的算法和传播模型研究作者签名;7於庇i、日期=■!〇/《年6月7日、大连理工大学硕±学位论文摘要近年来互联网技术的发展带来了在线社交网络的繁荣,微博、微信、Facebook等社交平台己经走进人们生活的方方面面。丰富的社交数据使得研巧者们有机会对社交网络进行深入研巧一,同时也带来了前所未有的挑战。社交网络的
4、个研究方向是信息的传播,一个非常有意义的问题影响为最大化问题是信息传播研究中,指从网络中选取小部分种子用户集合,通过这些种子用户的传播来使整个网络中尽可能多的用户被影响到。:本文对影响力最大化问题展开研巧,主要包括下两个方面提出基于激活集的贪也算法。;提出符号社交网络的影响力最大化问题影响力最大化问题的传统解法有两个大方向:基于贪屯的算法和基于启发式的算法。基于贪也的算法使用数万次的蒙特卡罗模拟来准确地评估影响传播值,然而这也带来了严重的效率问题。基于启发式的算法使用启发式规则来评估影响传播值,送类算法一种基
5、于激活集的U法来解决上述速度很快但是没有理论保障。本文提出serGreedy算问题。该算法通过激活集直接评估影响传播值而不需要耗时的模拟过程。本文证明了根据激活集得到的影响传播函数是单调的和子模的,这为UserGreedy算法提供了理论保证。另外本文还提出有效的方法获取激活集并最终实现UserGreedy算法。真实社交数据集上的实验展示了本文提出的算法比已有的基于贪也的算法更快,并且比最新的后发式算法效果更好。本文的另一项工作是将影响力最大化问题引入到符号社交网络,并提出符号社交网-S-络下的线性闽值模型(LT)
6、。本文提出的LTS模型是对传统的线性阔值模型的扩展,LT-S模型不仅考虑社交网络中真实存在的负面社交关系。,还将观点生成引入到模型中-本文还证明了该模型下的影响传播函数是非单调和非子模的,并提出RGreedy的改进算法,RLP算法。通过在真实的符号社交网络上的实验,本文验证RLP算法在效率和效果上的优异表现。关键词:社交网络;传播模型影响力最大化;--I影响力最大化问题的算法和传播模型研巧ResearchonAlgorithmsandDiffusionModelsinInfluenceMa
7、ximizationProblemAbstractInrecentyearswi化theraidrowthofInternettheincreasedoularitofonline,pg,ppysocialnetworksitessuchasWeiboWechatandFacebookhaveervadednearlever,,,pyyasectofourdaleheeneraedare-alesocaldaapiylivs.Tgtlgscithasb
8、roughtinmanyopportunitiesaswellaschallengesforresearchers.Theinformationdiff
此文档下载收益归作者所有