發(fā)布時間：2019-11-29 11:15

【摘要】：在市場營銷領域存在一種名為“病毒營銷”的營銷方案,該方案要求利用有限的資源在用戶群中選取少數體驗用戶,通過用戶間的“口碑效應”使得商品在用戶群之間自發(fā)傳播,最終能形成最大化的影響。隨著社會網絡研究的發(fā)展,該問題被引入社會網絡中形成影響力最大化問題,問題提出后迅速成為近年來社會網絡研究領域的一個熱門問題。本文首先研究了目前影響力最大化問題的解決方案并總結了這些解決方案的優(yōu)點以及缺點。對社會網絡中弱連接的研究之后發(fā)現,弱連接可以有效打通社會網絡中不同社團之間的信息壁壘,使得信息在不同社區(qū)間流通。本文利用弱連接的這一作用,同時基于貪心思想提出BWTG算法來解決影響力最大化問題,并根據解空間的不同,把BWTG算法分為BCWTG和BNCWTG兩種算法。影響力最大化問題的傳統(tǒng)評價指標有兩種：時間復雜度和最終激活節(jié)點數,但考慮到實際情況,本文定義了ANNI這一新的評價指標,用于衡量回報與付出之比。為了驗證BCWTG和BNCWTG算法的性能,文章在不同類型不同規(guī)模的真實數據集中對算法進行實驗驗證,在時間復雜度、最終激活節(jié)點數和ANNI三方面與經典的Greedy算法進行對比,實驗結果發(fā)現BCWTG算法和BNCWTG算法在運算時間和ANNI方面有所提高,最終激活節(jié)點數方面卻弱于Greedy算法,但滿足一定條件時,BCWTG和BNCWTG算法在最終激活節(jié)點數方面也能接近Greedy算法。信息擴散模型是影響力最大化問題的基礎模型,在對微博網絡中信息擴散的特點進行分析后發(fā)現,經典的IC擴散模型和LT擴散模型并不適合微博網絡。本文在IC擴散模型的基礎上,設計并實現了一個微博網絡中的信息擴散模型,BIU擴散模型,該模型中考慮到信息本身在信息擴散中的作用,因而引入信息擴散能力(IDP)的概念,用以衡量信息在擴散過程中所積累的擴散能力,使得用戶間信息擴散概率根據不同信息在不同時刻動態(tài)變化,更符合微博網絡中的信息擴散情況。最后通過新浪微博網絡中的數據集進行實驗驗證,與IC模型實驗結果對比發(fā)現,BIU模型在準確率方面有所提高。
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2567441