社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播效應(yīng)優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們進(jìn)入了連接一切的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。作為新興崛起的一種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，社交網(wǎng)絡(luò)滿(mǎn)足了人們固有的社交需求，成為了人們分享信息的重要平臺(tái)。社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播的便捷性帶來(lái)巨大機(jī)遇的同時(shí)也帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。一方面，社交網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)了社會(huì)交流、方便了民眾生活，催生了新的商業(yè)模式;另一方面，社交網(wǎng)絡(luò)也成了各種網(wǎng)絡(luò)輿情事件的滋生地。因此，深入探索社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播規(guī)律對(duì)于輿情監(jiān)控、社會(huì)治理、商業(yè)變革都有重要意義。基于以上背景，本文針

2、對(duì)傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播研究?jī)H僅關(guān)注信息傳播本身的局限性，展開(kāi)了社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播效應(yīng)優(yōu)化方法研究，分別從動(dòng)態(tài)傳播過(guò)程、靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及結(jié)合動(dòng)態(tài)傳播過(guò)程和靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)三個(gè)方面入手，研究了三個(gè)問(wèn)題:信息傳播覆蓋最大化問(wèn)題，稠密子圖統(tǒng)一挖掘框架問(wèn)題以及信息傳播活躍度最大化問(wèn)題。具體而言，本文主要的貢獻(xiàn)如下。
　　首先，從信息傳播的動(dòng)態(tài)過(guò)程出發(fā)研究了信息傳播覆蓋最大化問(wèn)題。經(jīng)典的影響力最大化問(wèn)題只考慮信息傳播中的激活結(jié)點(diǎn)，忽略非激活結(jié)點(diǎn)

3、可能的價(jià)值，而實(shí)際上非激活結(jié)點(diǎn)中包含了知曉信息的信息感知結(jié)點(diǎn)。要探索信息傳播產(chǎn)生的輻射效應(yīng)，準(zhǔn)確建模信息傳播覆蓋的范圍，就必須同時(shí)考慮信息的傳播者（激活結(jié)點(diǎn)）和信息的閱讀者（信息感知結(jié)點(diǎn)）。為此，本文提出了信息覆蓋最大化問(wèn)題，該問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)在考慮了激活結(jié)點(diǎn)的數(shù)量的同時(shí)還考慮了信息感知結(jié)點(diǎn)的數(shù)量，因此能準(zhǔn)確地度量信息傳播的覆蓋范圍。為了深入理解信息傳播的輻射效應(yīng)，本文全面分析了信息覆蓋最大問(wèn)題的性質(zhì)，證明了該問(wèn)題的計(jì)算復(fù)雜度，探索了目標(biāo)

4、函數(shù)的性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了貪心算法等三種不同的求解算法，并在三個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了算法的良好性能，同時(shí)證實(shí)了影響力最大化問(wèn)題與信息覆蓋最大化問(wèn)題的區(qū)別。最后，本文進(jìn)一步探索了如何設(shè)定信息感知結(jié)點(diǎn)相對(duì)價(jià)值的問(wèn)題，將信息覆蓋最大化進(jìn)行了泛化與推廣。
　　其次，從社交網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)出發(fā)研究了稠密子圖統(tǒng)一挖掘框架問(wèn)題。社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶(hù)往往以緊密連接的社團(tuán)存在，可以說(shuō)社團(tuán)是社交網(wǎng)絡(luò)的骨架。對(duì)于單個(gè)用戶(hù)而言，不同的社團(tuán)意味著不同的社交

5、圈子，因此為了探索用戶(hù)的社交圈子，需要挖掘不同大小和密度的稠密子圖。相關(guān)研究雖然能挖掘特定大小與密度權(quán)衡下的稠密子圖，但是系統(tǒng)探索大小與密度權(quán)衡的統(tǒng)一框架仍是空白。為此，從二次規(guī)劃的角度，本文提出了稠密子圖的統(tǒng)一挖掘框架。該框架統(tǒng)一了已有的和本文新提出的目標(biāo)函數(shù)，可以系統(tǒng)地探索大小與密度之間的權(quán)衡。為了深入探索框架的性質(zhì)，本文分別從數(shù)值優(yōu)化和圖論的角度對(duì)框架對(duì)應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了分析，并擴(kuò)展了收縮-擴(kuò)展算法以求解框架對(duì)應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題。在四個(gè)

6、數(shù)據(jù)集上，本文對(duì)提出的統(tǒng)一框架進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)框架確實(shí)能挖掘不同大小與密度的子圖。
　　最后，綜合考慮傳播的動(dòng)態(tài)過(guò)程和靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，研究了信息傳播活躍度最大化問(wèn)題?；谟绊懥鞑サ膬?yōu)化問(wèn)題都是以“點(diǎn)”的視角看待問(wèn)題的，把網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)當(dāng)成孤立的個(gè)體來(lái)對(duì)待，忽略了這些結(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系。然而，結(jié)點(diǎn)之間存在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在信息傳播過(guò)程中可能產(chǎn)生各種交互活動(dòng)。因此，要探索信息傳播產(chǎn)生的交互效應(yīng)，準(zhǔn)確建模信息在網(wǎng)絡(luò)中的活躍度，就

7、必須切換視角，從“邊”的視角去看待網(wǎng)絡(luò)中的激活結(jié)點(diǎn)，將他們當(dāng)成一個(gè)相互之間有緊密聯(lián)系和交互的整體來(lái)看待。為此，本文提出了活躍度最大化問(wèn)題，該問(wèn)題以傳播導(dǎo)出子圖為建模目標(biāo)，優(yōu)化傳播導(dǎo)出子圖上的交互強(qiáng)度總和，因此能準(zhǔn)確刻畫(huà)信息在網(wǎng)絡(luò)中的活躍度。為了深入理解信息傳播的交互效應(yīng)，本文全面分析活躍度最大化問(wèn)題的性質(zhì)，證明了該問(wèn)題的計(jì)算復(fù)雜度，討論了該問(wèn)題的可近似性，建立了該問(wèn)題與最稠密子圖發(fā)現(xiàn)問(wèn)題之間的聯(lián)系，并探索了目標(biāo)函數(shù)的性質(zhì)。為了求解該問(wèn)題