代价约束下基于随机游走的负影响力传播抑制方法

在社交网络的信息传播机制中,不同用户之间信息扩散往往会受到用户之间影响力的影响,因此开展复杂网络分析研究显得格外必要.首先研究在代价约束下,社交网络的影响力传播模型,在未知网络传播原理的情况下,研究如何利用叠加的随机游走策略对网络的影响力传播进行度量,将影响力传播的范围控制在某一子图中,设计出抑制负影响力传播的有效方法...     

基于渗流模型的影响力最大化算法

多数社交网络影响力最大化算法的研究只关注于所选种子节点集合的影响力是否最优,忽略网络自身传播影响力的固有能力。本文对网络进行渗流模拟,计算渗流后网络的主连通分量随着传播概率改变的趋势,并且求得主连通分量大小增加开始变快的相变点,从而计算网络自身传播影响力的固有能力。通过相变值与种子节点集合大小的换算,求得当前网络最佳的种子节点集合大小。将种子节点集合大小限制在最佳大小范围内即可获得最佳的影响力。在kareteclub、football、highschool和socdolphins社交网络数据集上进行实验,验证了该方法的有效性。