社交網絡中影響最大化的研究與應用.pdf

1、在現(xiàn)代互聯(lián)網環(huán)境下，人們逐漸習慣于社交網絡生活，并將社交網絡作為當前信息獲取和傳播的主要工具。但是，社交網絡中的用戶聯(lián)系非常復雜，難以快速追蹤信息傳播的路徑，加上網絡實名認證機制的滯后，使得社交網絡中經常充斥虛假等負面信息。因此，研究如何利用社交網絡的特性進行合理的輿論引導，快速、高效的抑制網絡謠言的傳播有著重要的應用價值和現(xiàn)實意義。
　　社交網絡中個體通過交流、分享和推薦信息等互動活動，從而形成具有某一特點的團體，如何利用這些社

2、區(qū)等特性挖掘網絡中影響力最大的節(jié)點，并通過其間的交互作用，使得網絡中的信息傳播和擴散影響范圍最大，從而形成正面的引導是社交網絡研究的一個熱點問題。
　　本文采用復雜網絡的相關研究技術建立網絡中信息傳播的模型，利用社區(qū)網絡的拓撲結構對網絡中的節(jié)點進行影響力最大化的分析，通過有目標的引導方案實現(xiàn)目標輿情的傳播路徑的阻斷或者變更，從而實現(xiàn)對輿情的發(fā)展進行正確的引導。
　　首先，論文對影響最大化的研究進行了概述，引出了影響函數(shù)的次模

3、屬性，提出基于這個屬性一種改進的貪心爬山算法，克服了傳播函數(shù)在計算整個網絡影響力時的時間復雜度過高，以及傳播函數(shù)的計算僅局限于由若干鄰居構成的局部子圖時造成的精確性不足兩個問題。
　　然后，論文根據(jù)社交網絡的社區(qū)特征能對信息在網絡中的傳播過程的產生重要影響的特性，建立了網絡節(jié)點平均影響等若干計算節(jié)點影響的參數(shù)，提出了基于社區(qū)結構的影響最大化的計算模型并通過實驗對模型進行了驗證分析。
　　最后，論文利用該計算模型設計并實現(xiàn)了基