【摘 要】
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随着移动智能设备的普及和5G技术的兴起,以抖音、快手等为代表的新型社交网络应用的流行催生了社交网络发展的又一波高潮。影响力最大化作为社交网络研究领域的重要研究内容之一,一直备受关注。影响力最大化旨在大型社交网络上找到一组具有影响力的节点,这些节点在传播模型下能使信息传播范围最大。影响力最大化可以在市场营销、交通管制、谣言抑制等领域获得应用。事实上,影响力的传播与时间因素密切相关,主要体现在两点:一
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随着移动智能设备的普及和5G技术的兴起,以抖音、快手等为代表的新型社交网络应用的流行催生了社交网络发展的又一波高潮。影响力最大化作为社交网络研究领域的重要研究内容之一,一直备受关注。影响力最大化旨在大型社交网络上找到一组具有影响力的节点,这些节点在传播模型下能使信息传播范围最大。影响力最大化可以在市场营销、交通管制、谣言抑制等领域获得应用。事实上,影响力的传播与时间因素密切相关,主要体现在两点:一是影响力传播的时序要求;二是影响力传播的时长要求。时序要求体现在节点只有在收到某条信息后,才可能在后续的社交活动中传播信息;时长要求体现在影响力传播过程中有时间限制,比如必须在某个时间之前结束传播。本文主要针对与时间因素的影响力最大化问题展开研究,具体研究内容包括:（1）首先提出了基于扩展度的影响力最大化方法,针对度中心性存在的问题,在度中心性的基础上提出了扩展度,结合节点及其邻居的度信息建立扩展度模型,并利用该模型度量节点的影响力,并在此基础上提出了扩展度种子选择算法。（2）其次提出了基于时间约束的DPage Rank（Double-sided Page Rank）选种算法,考虑在约束信息传播的时长的条件下进行种子的选取。在Page Rank算法的基础上将社交网络图中节点间联系时间戳、交互频率以及各节点的出入度等因素加入到节点的影响力计算当中。（3）最后提出一种基于时序的影响力最大化算法。针对社交网络图中节点传播的有效性问题,该算法通过考虑信息在网络图中传播时序性和影响力来完成种子的选取,结合节点的拓扑结构以及交互信息,提出了基于时序的选种算法。同时将线性阈值模型改进为在时序下的线性阈值模型,同时还对传播概率的计算进行了优化,改进的模型有助于预测节点的运动状态与运动特点,提高了传播的精确性。本文中总计图17幅,表7个,参考文献95篇
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