【摘 要】
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有效定位在线社交网络上的信息传播源点,对于谣言检测、传播控制等应用具有重要的意义.在线社交网络规模巨大,消息往往在多处同时发起传播,这使得现有的传播源点定位方法很难
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,审计署计算机技术中心,
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有效定位在线社交网络上的信息传播源点,对于谣言检测、传播控制等应用具有重要的意义.在线社交网络规模巨大,消息往往在多处同时发起传播,这使得现有的传播源点定位方法很难适用.本文针对多源点传播定位问题,首先分析了具有明显社团结构的社交网络中的信息传播规律,发现社团结构是分离多个源点影响范围的有效途径.在此基础上设计了一种基于子图抽取的源点定位方法,算法基于社团特征抽取网络的局部子图,使得每个子图中的观察点首先受到同一个源点的影响,然后分别在各子图中独立定位传播源点,从而将网络中的多源定位问题转换为子图中的单源定位问题.算法无需预先获取网络的全部拓扑结构,而是基于局部子图进行定位,在极大地降低了计算复杂度的同时,隔离多个源点间的相互影响,提高了定位的准确率.在模型网络和实际网络上的实验结果表明,算法具有较高的定位准确率及效率.该方法为谣言定位、传染病控制等应用提供了一种有效的解决方案.
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