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社会网络中影响最大化问题的研究

杨智博  
【摘要】:社会网络相关研究领域的一个关键问题就是影响最大化问题。影响最大化问题旨在通过算法发现社会网络中最有影响力的节点集合,广泛应用于市场营销、广告发布、舆情预警等场景,具有极高的研究意义和应用价值。由于影响最大化问题本身的NP-Hard复杂度,决定了这是一个优化问题,寻找与最优解有高近似比的快速求解算法和使算法实用化是主要的两个研究方向。本文作者对影响最大化问题做了相关研究,提出了自己的算法,主要研究成果及贡献如下:对多因素组合的影响最大化问题进行了研究。通过向传统影响最大化问题加入地理位置约束和时间约束来解决现实生活中对某特定区域特定时间段最大化影响的问题。提出朴素的基于贪心的Multi Factor-Greedy算法和基于MIA模型的动态规划TG-IM算法。通过一系列实验证明,算法在保证运行时间复杂度不增高的情况下成功解决了多因素组合的影响最大化问题。对基于MapReduce模型的并行影响最大化问题做了研究。通过分析影响最大化问题的可并行性,发掘层次依赖关系,解耦合,提出了一种基于MapReduce的MP-IM算法,加速问题求解。实验结果证明,该并行算法极大提升了影响力计算过程的效率,大大减少用户得到种子集合S的等待时间且具有良好的可扩展性。将MapReduce模型应用于解决多因素组合的影响最大化问题。由于TG-IM算法不能直接用于并行计算,本文提出了应用新模型并行求解多因素组合影响最大化问题的MPTG-IM算法。通过实验证明了算法的有效性和高效性,为解决可应用的影响最大化问题铺平了道路。


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