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信息扩散最大化问题的新优化算法

杨帅帅  
【摘要】:随着互联网技术的快速发展,诸如手机、平板等各类移动设备的日益普及,社交网络的使用越来越方便,而社交网络的呈现形式也越来越多样化、复杂化,借助于社交网络的网络营销、电子广告的推广等也日益流行,从社交网络中挖掘出最具有影响力的用户也越来越重要。信息扩散最大化算法的目标就是从社交网络中找到最有影响力的节点构成初始传播集合,从而使其在整个社交网络中产生最大的影响力。首先,本文为了使选出的节点更加有效,综合考虑节点的主题特性和度中心性,提出了一种信息扩散最大化的新优化算法(New Optimal Algorithm),简称NOA,认为主题偏好值最大和度数最大的节点是影响力最大的节点。其次,为了更加精确地描述用户的影响力,本文结合用户偏好提出一种表示用户影响力的方式。为解决用户评分矩阵稀疏的问题,本文采用了潜在语义分析算法(Latent Semantic Analysis,简称LSA)和矩阵填充技术。此外,为了更加广泛深入地与其他方法做比较,验证本算法的有效性及优越性,本文把传统信息扩散模型扩展到了能更加精确地描述扩散规律的基于主题的线性阈值模型(Topic-Based Linear Threshold Model,简称TLTM)和基于主题的独立级联模型(Topic-Based Independent Cascade Model,简称TICM)。最后,本文进行了大量实验来验证算法的有效性。实验结果显示:本文提出的NOA算法在最坏情况下比爬山贪心算法快了5000多倍,比CELF算法也快了非常多;以本文算法选出的节点所构成的初始传播集合,最终无论是在扩散范围上,还是在实际影响力上,都比爬山贪心算法有显著的提高。由此可以说明本文提出的算法确实是高效、准确和稳定的。


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