社交网络影响传播中初始用户选取方法技术

本发明专利技术公开了一种社交网络影响传播中初始用户选取方法，首先对社交网络进行k‑壳分解，然后分别计算每个壳应选取的初始用户数量，选择初始用户数量不为0的壳为候选壳，对于每个候选壳分别选取初始用户，由这些初始用户构成社交网络的初始用户集合，选取初始用户时，首先选取候选壳内度数最大的用户作为第1个初始用户，然后根据影响传播模型获取初始用户到对应激活集合的平均最短路径MSP，根据未被激活用户的MSP步邻居集合和激活用户集合来选取下一个初始用户。本发明专利技术在k‑壳分解基础上对初始用户选取方式进行改进，从而有效提高大规模社交网络中初始用户选择的效率和有效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于社交网络影响传播
，更为具体地讲，涉及一种社交网络影响传播中初始用户选取方法。
技术介绍
随着在线社交网络Facebook、Twitter和微信等的普及，越来越多的人研究社交网络的影响传播现象，包括信息、病毒和新闻的传播或产品的采纳等。如何在社交网络中选取初始用户进行产品的有效促销，越来越受到商家的关注。例如，一个公司研发了一种新产品，这个公司需要通过社交网络选取一些初始用户，通过给这些初始用户提供免费的试用产品，使他们在试用产品后，把产品的信息传播给他们的朋友、朋友的朋友，等等，最终使得产品得到有效的促销(即社会网络影响最大化)，在市场营销方面具有重要的实际应用前景。社交网络影响最大化，是指在某种传播模型下找到给定数量的最具有影响力的初始用户，使得产品的信息通过这些初始用户在社交网络中得到最大化的传播。由此可知，建立传播模型，快速地在社交网络中找到最具有影响力的初始用户，是社交网络影响最大化的核心和关键。目前公知的传播模型主要有线性阈值模型、独立级联模型和热扩散模型。初始用户的选取方法包括贪心法及其他启发式算法。陈浩等(<计算机研究与发展>，201本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种社交网络影响传播中初始用户选取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对社交网络进行k‑壳分解；S2：计算每个壳ks＝i内应选取的初始用户数量q(ks＝i)，计算公式为：q(ks=i)=[Q×n(ks=i)N]]]>其中，Q表示预设的总初始用户数量，n(ks＝i)表示ks＝i壳内的用户数量，N表示社交网络总用户数量，[]表示取整；删除初始用户数量q(ks＝i)为0的壳，剩下的壳为候选壳；S3：对于每个候选壳分别选取初始用户，由这些初始用户构成社交网络的初始用户集合，每个候选壳的初始用户选择方法包括以下步骤：S3.1：令初始用户序号d＝1，在候选壳ks＝i内所有...

【技术特征摘要】
1.一种社交网络影响传播中初始用户选取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对社交网络进行k-壳分解；S2：计算每个壳ks＝i内应选取的初始用户数量q(ks＝i)，计算公式为：q(ks=i)=[Q×n(ks=i)N]]]>其中，Q表示预设的总初始用户数量，n(ks＝i)表示ks＝i壳内的用户数量，N表示社交网络总用户数量，[]表示取整；删除初始用户数量q(ks＝i)为0的壳，剩下的壳为候选壳；S3：对于每个候选壳分别选取初始用户，由这些初始用户构成社交网络的初始用户集合，每个候选壳的初始用户选择方法包括以下步骤：S3.1：令初始用户序号d＝1，在候选壳ks＝i内所有用户中选取度数最大的用户作为第1个初始用户S3.2：如果d＜q(ks＝i)，进入步骤S3.3，否则初始用户选取结束；S3.3：建立影响传播模型，得到初始用户集合中每个初始用户的激活集合其中g＝1,2,…,d；S3.4：分别计算初始用户集合中每个初始用户到其激活集合的最短路径其计算公式为：SP(sks=ig)=Σu&Eleme...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴鸿，岳昆，王钰杰，张志坚，刘惟一，
申请(专利权)人：云南大学，
类型：发明
国别省市：云南;53