【摘 要】
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信息网络普遍存在于现实生活中,如:社交网络、经济合作网络、交通运输网络等。各种网络正改变并重塑着人们的日常生活。而影响力最大化问题作为网络分析中一个重要的研究领域,其目的是在信息网络中寻找最具影响力的种子节点集合作为初始的信息传播源,使得这些种子节点组合在一起的信息扩散范围最大。该问题的研究对于控制舆情、制定营销策略、防范疾病爆发等都具有重要的理论意义和实用价值。目前,大部分影响力最大化的研究都面
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信息网络普遍存在于现实生活中,如:社交网络、经济合作网络、交通运输网络等。各种网络正改变并重塑着人们的日常生活。而影响力最大化问题作为网络分析中一个重要的研究领域,其目的是在信息网络中寻找最具影响力的种子节点集合作为初始的信息传播源,使得这些种子节点组合在一起的信息扩散范围最大。该问题的研究对于控制舆情、制定营销策略、防范疾病爆发等都具有重要的理论意义和实用价值。目前,大部分影响力最大化的研究都面向只包含一种类型的节点和节点间单一关系的同质信息网络。而含有多种节点类型和链接关系的异质信息网络,保留了更多的信息,实现了对真实世界更完整自然的抽象。因此,引入异质信息网络有利于影响力最大化的研究。现有的异质网络影响力最大化算法也存在时间效率较低、影响力度量不够准确以及忽略节点间高阶结构关系等不足。为了应对上述不足,本文的主要工作如下:（1）提出链路熵和路径交互熵的概念,用于度量节点的影响力。其中链路熵计算度量节点的直接影响力。而路径交互熵则捕获了异质网络语义及结构信息带来的间接影响力。（2）提出基于元路径的邻接信息熵模型（Meta Path Based Adjacency Information Entropy,MPAIE）以及基于元图的邻接信息熵模型（Meta Graph Based Adjacency Information Entropy,MGAIE）实现异质网络影响力最大化。（3）考虑到异质网络中的局部小团体特性及节点影响力随传播距离增加出现衰减的情况,进一步提出基于高阶结构的异质信息网络影响力最大化模型（High Order Structure Based Influence Maximization In Heterogenous Information Networks,HSIM）实现异质网络影响力最大化。（4）在两个属于不同领域的真实异质信息网络数据集上,从影响范围、时间效率、参数分析这三个方面验证了MPAIE、MGAIE以及HSIM模型的性能。实验的结果表明,MPAIE和MGAIE模型相比其它基线方法能更准确地度量节点的影响力,同时模型的计算效率相比已有的异质网络影响力最大化方法也有明显提升。HSIM模型相比于MPAIE、MGAIE模型进一步提升了影响力度量的准确性,时间复杂度也进一步降低。
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