基于渗流理论的社会影响力分析

论文摘要

影响力最大化问题是复杂网络研究的热点问题之一,对于理解网络信息的传播机制并进而控制关键信息的传播具有重要意义。近年来基于渗流理论的影响力最大化节点识别问题引起了广泛关注,但目前的方法没有考虑信任度传播对影响力最大化的影响。本论文通过节点信任度传递函数刻画影响力传播过程中“信任度递减,不信任度递增”现象,并利用渗流理论求解节点联合传播影响强度指数刻画节点影响力大小。实验表明本文所提出算法性能优于其他启发式基准算法。另一方面,在渗流理论的基础上提出一种新的在线社交网络的问答系统,综合考虑回答者在社交网络中的影响强度与答案正确度,提出一种新的群体共识观点搜索模型。在传统WEBER模型的基础上,提出观点协商距离与用户观点支持域的概念,并在挑选群体共识观点过程中,以最小化用户群协商距离为目标的同时引入投票机制保证群体用户观点正确性。结果表明,以群体共识观点作为问答系统的推荐基准,同时以用户观点的协商距离与正确度的调和均值作为评价指标,所挑选出最佳答案能够更小的偏离群体共识观点,将该答案推荐给提问者是最佳的选择。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 2 复杂网络及其理论
•   2.1 引言
•   2.2 复杂网络的特性
•   2.3 基于复杂网络的网络模型
•     2.3.1 最近邻耦合网络
•     2.3.2 小世界网络
•     2.3.3 无标度网络模型
• 3 影响力最大化节点挖掘算法
•   3.1 引言
•   3.2 “启发式”影响力最大化节点挖掘算法
•     3.2.1 度中心性
•     3.2.2 介数中心性
•     3.2.3 接近度中心性
•     3.2.4 核数
•     3.2.5 特征向量中心性
•     3.2.6 PageRank值
•   3.3 基于渗流理论的影响力最大化挖掘算法
•     3.3.1 基于渗流理论的信息扩散模型
•     3.3.2 非回退矩阵
•     3.3.3 基于随机渗流的影响力挖掘算法（Random percolation）
•     3.3.4 基于改进幂法的最优渗流挖掘算法
•     3.3.5 影响力扩散下中的信任度传递机制
•     3.3.6 引入信任度传递下的渗流理论
•     3.3.7 基于渗流理论的影响力最大化的数值仿真模拟
• 4 渗流理论在推荐中的应用
•   4.1 引言
•   4.2 基于群体意见共识的问答推荐模型
•     4.2.1 符号说明及相关定义
•     4.2.2 基于渗流理论的个体节点影响力计算模型
•     4.2.3 传统Weber模型
•     4.2.4 改进的Weber模型
•     4.2.5 多目标Weber模型
•     4.2.6 理论分析
•     4.2.7 模型评价
•     4.2.8 数值仿真模拟
• 5 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王栋志

导师: 张晖

关键词: 复杂网络,影响力最大化,群观点

来源: 西南科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 数学,力学,航空航天科学与工程

单位: 西南科技大学

分类号: O157.5;O357.3

总页数: 73

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