基于节点和信息特征的社会网络信息传播模型

随着在线社会网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博或Twitter来传播信息或分享观点.研究社会网络中的信息传播规律对于意见领袖挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.虽然有关社会网络中的信息传播模型已经得到广泛研究,但是影响网络中节点之间信息传播的因素有哪些,以及如何刻画信息传播过程,仍然是一个有待深入研究的重要内容.传统的传播模型及其扩展模型更多地从网络结构出发研究信息传播,很大程度上忽视了节点属性和信息内容的影响.从多个维度提取信息传播的特征,包括节点属性特征和信息内容特征,对节点间传播概率和传播延迟进行建模,提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型.利用随机梯度下降算法学习模型中的各个特征的权重.另外,针对模型的传播预测功能,在新浪微博真实数据集上进行了实验,结果表明,在预测准确率方面,所提出的模型要优于其他同类模型,如异步独立级联模型、NetRate模型.     

基于代理的信息传播网络中的初始节点选择

如何在各种网络中选择合适的节点作为初始节点从而达到传播效果最大化已经得到了广泛的关注和研究,但是目前的研究大部分都局限于网络结构本身,忽略了节点的异构性,从而缺乏实用价值。基于ABM实验模型,构建了由具有异构属性和行为的节点构成的信息传播模型,在此基础上,探讨了各个因素对于节点重要性的影响。实验结果表明,综合考虑网络结构因素和节点异构性因素能够更有效地找到影响力大的节点。     

基于SIR模型的社交网络推手节点发现及信息传播抑制

推手节点对社交网络信息传播有非常重要的作用。在传统SIR模型中引入"推手节点"概念,研究该类节点所造成的热门话题在网络中的传播规律,以及对社交网络信息传播的影响和控制。利用You Tube数据构建社交网络拓扑结构,实验发现,当节点传播概率大于0.7时,可设置为推手节点,对于信息传播抑制可采用目标免疫算法。而在一个社交网络中传播节点的整体信息免疫大于0.2时能有效抑制信息传播,该值为使用重要熟人免疫策略对信息传播进行抑制的参数值。     

社会网络中基于核函数的信息传播模型

摘 要: 传统的社会网络信息传播模型假设整个网络结构是已知的,并在已知的网络上分析信息的动态传播,然而实际的社会网络往往是不完全的。为了研究信息在不完全社会网络上的信息传播,本文提出了一种基于核函数的信息传播模型。首先,根据信息传播在社会网络中的级联关系将网络中的节点映射为到连续的特征空间,并通过节点间的距离反应节点的传播顺序。其次,将信息在网络中的传播描述为特征空间中的能量扩散过程,并采用随机梯度下降法进行优化求解。最后,将信息的内容加入到目标特征空间中,并给出了相应的核函数。实验表明,本文提出的信息传播模型与相关的模型相比较不仅可以弥补社会网络的不完全性,还具有更高的预测性能。     

社会网络节点影响力分析研究

社会网络节点影响力研究是社会网络分析的关键问题之一.过去的十多年间,随着在线社会网络的快速发展,研究人员有机会在大量现实社会网络上对影响力进行分析和建模,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.本文分析和总结了近年来社会网络影响力分析的主要成果.首先介绍了节点影响力的相关定义、作用范围以及表现形式;接着重点分类介绍节点影响力的度量方法,从网络拓扑、用户行为和内容分析3类方法总结了影响力的建模和度量方法;然后总结了影响力的传播和最大化模型相关成果;最后介绍了影响力的评价指标和应用.根据对现有方法的系统总结,对社会网络影响力的未来研究提出了一些值得关注的方向.     

基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法

针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题,提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要性排序从而确定节点的更新顺序,减少标签不必要的更新.在标签传播过程中,根据节点相似性重新设计标签的更新策略,提高算法的稳定性.将算法应用于人工网络和真实网络中进行实验,实验结果表明该算法在挖掘重叠社团上具有较高的准确性和稳定性.     

MANET节点移动模型仿真研究

移动自组网（MANET）节点移动特性对网络拓扑结构有重要影响,在合理的节点移动模型下对网络性能的评估才真实可靠。通过对网络仿真软件NS2进行拓展,实现个体、群体和具有地域限制的节点移动模型,提出物理链路和路由协议2个层面的评估准则,给出不同类节点模型对路由协议性能的影响程度。对研究和评估MANET的路由协议有重要的参考价值。     

微博网络信息传播研究综述

微博作为一种新型的社交网络平台, 以其使用方式便捷、传播迅速、交互性强等特点, 在信息分发和舆论传播方面发挥了非常重要的作用。简要介绍了微博的相关机制, 分析了微博信息的传播特征以及影响信息传播的三大因素, 对目前研究所使用的信息传播模型进行了分类, 重点综述了基于传播过程的模型、基于影响力的模型以及基于转发因素的模型, 并对这三类模型的优缺点作了比较分析, 提出了该领域的研究方向和目标。     

移动社会网络中基于全局信任模型的用户影响力计算

针对现有算法和模型对于网络中用户影响力计算大多只考虑拓扑结构和贪心算法而较少考虑真实社会网络中信任度对于节点影响力的重要性这一问题, 该文提出一种全局信任模型(global trust model, GTM)用于评估节点的影响力. 首先计算节点与邻居节点间的信任关系作为局部信任度, 其次利用Beta信誉模型在节点局部信...     

在线社交网络的信息传播

定位和溯源是控制信息传播的基础,理解和研究信息传播过程则是溯源的前提.在线社交网络(online social network,OSN)是网络生活的重要内容,用户在在线社交语境中进行的一系列活动从本质上来讲都是在进行信息交互,针对这一语境下信息扩散的特征,综合现有研究中的传染病传播模型的设计思路,基于CSR模型,提出一种新型的模型CSRR,为在线社交网络的进一步分析提供重要的参考和依据,同时为公安机关的侦查工作和舆情监管提供技术支持.     

无线传感网中移动节点的自适应定位算法

介绍了一种在无线传感网中针对移动节点的自适应定位算法,通过建立移动节点运动模型,借助运动模型估计信息辅助移动节点的定位,解决了只有2个或1个信标节点的无法定位的问题,本算法能够适应不同移动节点的运动状态,动态地调整定位时间间隔,从而既能提高节点定位的精度,也能在保证定位误差的情况下降低定位频率,节省定位能量的消耗,延长整个无线传感网的生存时间。     

基于移动节点的无线传感器网络中的瓶颈节点

“瓶颈节点”是在无线传感器网络中由于随机部署的原因产生了连接两个或是多个区域的孤立节点。由于这类节点对网络的生存周期存在着很大的影响,提出一种分布式瀑布型移动方案。该方案减少了节点移动的距离并节约了节点移动所消耗的能量,同时也减少了网络覆盖初始化的时间;通过移动一定数量的节点到“瓶颈节点”的附近来均衡节点的通信量,进而延长了整个网络的生存周期。仿真实验结果表明,该方法可以有效地提高整个网络的生存周期,均衡了节点的能量消耗,并缩短了节点重定位时间。     

支持复杂社会网络演化的过程挖掘技术综述

复杂社会网络演化过程研究对于发现社会网络群体的隐含结构和演化规律,以及风险预测具有重要意义。首先梳理了过程挖掘技术的发展脉络,阐述复杂社会网络分析方法与过程挖掘技术相结合在复杂社会网络演化模式研究、组织结构发现中的应用现状,结合社会网络分析方法和大数据技术,运用服务工程思想,进而从社会和资源维度综述社会网络跨组织业务过程发现、动态社会网络演化过程发现、角色挖掘与服务挖掘等技术,指出现有复杂社会网络过程挖掘研究面对大数据质量和跨组织异构等研究方面的不足,对大规模社会网络过程挖掘领域的研究难点和发展趋势进行了讨论。     

层状 Ad Hoc 网络的信息传播路由算法研究

讨论了层状移动AdHoc网络的一个信息传播路由算法和基于半马尔可夫过程的节点移动跟踪模型,通过该路由算法可以有效地解决层状子网络间的通信和信息交换。通过路由算法得到的中继节点的移动跟踪模型和计算机仿真,分析了层状移动AdHoc网络的传播性能和路由开销,并得出:当 0≤ρ≤ 1时,层状AdHoc网络的传播性能显著地受到移动呼叫率ρ的影响,当ρ>1时,层状AdHoc网络的传播性能主要取决于移动网络的节点总数、节点移动速度和加速度的结论。     

含负项top-k高效用项集挖掘算法

含负项高效用项集（HUI）挖掘是新兴的数据挖掘任务之一。为了挖掘满足用户需求的含负项HUI结果集,提出了含负项top-k高效用项集（THN）挖掘算法。为了提升THN算法的时空性能,提出了自动提升最小效用阈值的策略,并采用模式增长方法进行深度优先搜索;使用重新定义的子树效用和重新定义的本地效用修剪搜索空间;使用事务合并技术和数据集投影技术解决多次扫描数据库的问题;为了提高效用计数的速度,使用效用数组计数技术计算项集的效用。实验结果表明,THN算法的内存消耗约为HUINIV-Mine算法的1/60,约为FHN算法的1/2;THN算法的执行时间是FHN算法的1/10;而且该算法在密集数据集上的性能更好。     

基于VWMC的传感器网络移动节点定位算法

为了解决无线传感器网络移动节点定位精度低、计算方法复杂以及响应时间长的问题,提出了一种基于VWMC的传感器网络移动节点定位算法(VWMCL).该算法利用Monte Carlo算法作为移动节点的基本定位算法,并在预测阶段加入航位推算方法,通过减少预测角度的误差来提高粒子位置预测的精度;并把Voronoi图和权值融合在MCL算法的粒子过滤阶段,采用Voronoi图和权值的双重筛选的机制,提高粒子过滤的准确性.仿真结果表明,该算法可以显著改善定位精度,减少算法的计算量,从而提高定位的效率.     

空间资源索引与top-k查询研究

以空间资源索引结构R-tree为基础, 考虑人们对空间资源能力指标的要求, 利用道路网络模型进行空间距离的计算, 提出了一种包含能力维度信息的空间资源索引结构和top-k查询算法, 并与传统遍历算法进行对比实验, 验证了查询算法的有效性。     

社交网络中考虑不同传播概率上的谣言传播模型

现有的谣言传播模型无法描述不同节点对谣言传播概率的影响,从而造成了谣言传播模型无法真实地描述现实社交网络中的谣言传播,进而影响了对网络中谣言传播的控制。针对这一问题,在SIR传播模型的基础上考虑了谣言在不同节点之间的传播概率,并且分析了不同节点对传播概率的影响情况,从而建立了社交网络中考虑网络节点自身影响的谣言传播模型。最后,通过将改进的谣言传播模型与常用的SIR模型进行对比,实验结果显示,提出的改进模型可以较快地控制网络中谣言的传播。     

移动网络中流媒体统计缓存算法设计

为了改进移动环境下流媒体的数据访问技术,提出了一种可以根据对先前数据的统计所得结果预测用户在移动网络系统单元中的移动趋向的新算法,包括Cache块排定算法和SAA*搜索算法。并通过模拟实验验证了该算法的有效性。     

在线社交网络下基于信任度的消息传播模型

社交网络作为一种新兴的媒体具有广泛的社会影响力,且基于社交网络的营销方式逐渐成为一种新的发展趋势,因此研究社交网络中消息的传播具有重大的现实和经济意义。通过借鉴日常生活中人与人之间的信任原理,提出了一种基于信任度的消息传播模型。该模型首先利用个体的公开信息,使用数据挖掘的算法对个体进行分类;然后,根据同类和不同类个体之间的关系计算个体之间的信任度;最后,使用消息与个体的属性相似性以及信任度来计算消息可能传播范围。给出了相应的计算方法,并与两种基准方法对比,结果表明,该模型在准确度上提升15%左右,而所用时间降低50%以上。与数据集统计结果对比,该实验的结果与统计结果相差5%左右,充分表明该模型在实际应用中有比较好的效果。