2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,社交網(wǎng)絡得到了極大的發(fā)展,成為人們消磨休閑時光、獲取最新信息、了解朋友動態(tài)的重要工具,構(gòu)成了人們網(wǎng)絡在線生活的重要一部分。社交網(wǎng)絡的出現(xiàn)帶來了各種可能性,如美國總統(tǒng)奧巴馬利用社交網(wǎng)絡成功贏得兩次競選,韓國音樂人PSY利用社交網(wǎng)絡傳播其舞曲視頻《江南style》突破了10億次點擊的吉尼斯記錄。社交網(wǎng)絡如何進行信息傳播,以及如何利用社交網(wǎng)絡推動信息的快速有效傳播,成為目前學術(shù)界研究的熱點。本文系統(tǒng)研究了社交網(wǎng)絡上的信息傳播模型,其研

2、究成果對于改進社交網(wǎng)絡上的信息服務具有重要的應用價值。
  首先,本文提出一種信息傳播的快速計算模型:線性影響力傳播模型。信息傳播模型是描述社交網(wǎng)絡上信息傳播過程和進行信息傳播計算的基礎。盡管近年來對信息傳播模型的研究較多,如獨立級聯(lián)模型和線性閾值模型,但這些模型都存在許多缺點,如不可解析,沒有閉形式解,效率太低等。這些缺點導致它們只能應用在小規(guī)模網(wǎng)絡中,然而實際環(huán)境中的社交網(wǎng)絡(如Facebook、Twitter等)常常擁有數(shù)以

3、億計的用戶規(guī)模!為此,本文提出了一種線性影響力模型。該模型能夠在線性時間內(nèi)完成信息傳播計算,同時該模型具有可調(diào)節(jié)性,通過調(diào)節(jié)模型參數(shù)可以使得該模型的信息傳播結(jié)果非常逼近傳統(tǒng)模型。在一個規(guī)模達到千萬的實際社交網(wǎng)絡上的測試表明,線性影響力模型能夠嚴格逼近傳統(tǒng)模型的傳播效果,而且僅需要付出比傳統(tǒng)模型低得多的計算代價。
  其次,本文基于線性影響力模型提出PageRank的改進算法。PageRank算法是用于計算網(wǎng)絡中節(jié)點權(quán)威值的經(jīng)典算法

4、。自Larry Page和Seige Brin提出以來,已成為網(wǎng)絡研究中最重要的算法之一,也是互聯(lián)網(wǎng)巨擎Google的立身之本。本文從影響力傳播的角度重新分析了這一算法,并得出“網(wǎng)絡中節(jié)點權(quán)威值就是該節(jié)點對網(wǎng)絡中所有節(jié)點的影響力之和”這一本質(zhì)結(jié)論。同時還論證了PageRank算法只是對網(wǎng)絡中節(jié)點權(quán)威值的一種快速近似計算,并給出了多種針對節(jié)點權(quán)威值計算的精確算法,如規(guī)范PageRank算法和先驗Pagerank算法等。本文在科學家合作網(wǎng)絡

5、上對各種PageRank算法進行了對比,結(jié)果表明規(guī)范PageRank算法和先驗PageRank算法均能取得比傳統(tǒng)PageRank更好的結(jié)果。
  然后,本文基于線性影響力傳播模型和PageRank算法的本質(zhì)聯(lián)系,提出一種用于快速計算任意群體影響力(權(quán)威值)的群體PageRank算法。群體PageRank算法是對PageRank算法一種維度上的推廣。眾所周知,Pagerank算法是計算節(jié)點權(quán)威值的經(jīng)典算法,然而如何計算一個群體的權(quán)威

6、值呢?如美國民主黨和共和黨在競選之時,如何計算兩黨在民眾中的權(quán)威值從而預測誰將贏得最終大選?因此,群體權(quán)威值計算具有重要的應用價值。本文從影響力傳播的角度分析了群體的權(quán)威值的計算方法,同時基于影響力傳播模型和PageRank算法的關(guān)系提出了群體PageRank算法,用于快速計算大規(guī)模社交網(wǎng)絡上群體權(quán)威值。在真實數(shù)據(jù)上進行的大量測試表明,群體PageRank算法能在常數(shù)時間內(nèi)計算任意群體的群體權(quán)威值,同時計算結(jié)果能夠一致逼近真實結(jié)果。

7、r>  最后,本文將線性影響力傳播模型和群體PageRank算法用于病毒營銷設計,為社交網(wǎng)絡上的信息傳播提供最佳策略。病毒營銷,亦稱“口碑效應”,致力于尋找一組社交網(wǎng)絡用戶為某種產(chǎn)品代言,希望這組用戶能在網(wǎng)絡上造成多米諾骨牌效應,使得該產(chǎn)品的好口碑能口口相傳到到最大規(guī)模的網(wǎng)絡群體中,從而為產(chǎn)品銷售帶來最佳效果。本文基于線性影響力傳播模型和群體PageRank算法提出了兩種病毒營銷算法,Linear算法和Bound算法。同時,在多個真實數(shù)

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