The invention discloses a multi role of the social activities of the organization based on improved PageRank method, including: the candidate registration participants will participate in social activities and the relationship between the abstract social network; formation of objective function and constraint conditions; wherein, the objective function for the reaction of candidate participants willingness and the constraint conditions for the reaction of the social activities the organization requirements; selected in the social network, to get the set of the set of participants; participants that the optimal values of the objective function, each participant and the participants in the collection are in line with the constraint conditions; according to the set of participants to determine the social activities of the participants. The invention helps the activity organizer select the appropriate participants in the candidate activities, so as to maximize the willingness of the active participants while meeting the number of participants and the roles required.
【技术实现步骤摘要】
一种基于改进PageRank的多角色社会活动组织方法
本专利技术涉及社交网络
,特别是指一种基于改进PageRank的多角色社会活动组织方法。
技术介绍
随着web2.0技术的快速发展以及在线交互式应用的迅速普及,社交网络已经成为人们获取信息和交流信息的重要媒介,以新浪微博、腾讯微信为代表的社交网络开始逐渐成为人们生活中不可缺少的部分。社交网络在工业界的蓬勃发展,使得研究人员有机会通过对海量社交数据的研究,分析用户的行为特征和各种属性。其中近几年以社会活动为主的基于事件的社交网络的出现,使得在社会活动方面的研究受到越来越多的关注。社会活动的成功举办需要满足多方面的限制条件:活动举办时间、地点、参与者的人数和参与者的角色等。由于通过社交网络平台报名参与活动的候选参与者不能完全满足社会活动的需求,并且活动组织者对于报名用户的信息未知,因此需要依赖社交网络平台挑选合适的活动参与者。在工业界,虽然已有的基于事件的社交网络平台能够帮助活动组织者提升活动组织效率,但是多数只是提供了活动信息分享平台,并未提供满足活动需求的活动组织策略。同时,在学术界,对于社会活动组织问题 ...
【技术保护点】
一种基于改进PageRank的多角色社会活动组织方法,其特征在于,包括:将报名参与社会活动的候选参与者及其关系抽象为社交网络;生成目标函数和约束条件;其中,所述目标函数用于反应候选参与者意愿度,所述约束条件用于反应所述社会活动的组织要求;在所述社交网络中进行挑选,获得参与者集合;所述参与者集合使所述目标函数的取值最优,且所述参与者集合中的每个参与者均符合所述约束条件;根据所述参与者集合确定所述社会活动的参与者。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进PageRank的多角色社会活动组织方法,其特征在于,包括:将报名参与社会活动的候选参与者及其关系抽象为社交网络;生成目标函数和约束条件;其中,所述目标函数用于反应候选参与者意愿度,所述约束条件用于反应所述社会活动的组织要求;在所述社交网络中进行挑选,获得参与者集合;所述参与者集合使所述目标函数的取值最优,且所述参与者集合中的每个参与者均符合所述约束条件;根据所述参与者集合确定所述社会活动的参与者。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述社交网络表达为带权无向图G=(V,E);其中,V表示社交网络中所有节点的集合,每个节点vi∈V代表一个候选参与者;E表示社交网络中所有边的集合,每条边eij∈E上的边权值τij代表两个候选参与者vi与vj之间的社会关系程度;节点vi包括点权值ηi和属性值ri;其中,点权值ηi代表候选参与者vi对于所述社会活动的兴趣度,属性值ri=Ru∈R,表示活动候选参与者vi的角色属性为Ru,且具有唯一的角色属性。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述参与者集合为F,其表示为:由节点集合V中挑选出的k个节点。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述目标函数的表达式H(F)为:所述目标函数的含义为:F相比于其他节点集合,其意愿度为最大,其中意愿度的衡量为节点上权重值与边上的权重值之和。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述约束条件具体包括:F中的节点属性为Ru的节点个数需为特定值ku,即|Fu|=ku,节点个数需为特定值k,即|F|=k=k1+k2+…+ku+…+kU;F的导出子图中任意两个节点的距离不能超过特定值m,即dis(vi,vj)≤m,其中两个节点之间距离为最短路径的长度。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述在所述社交网络中进行挑选,获得参与者集合具体包括:根据节点的点权值和边权值对PageRank算法进行改进,生成改进PageRank算法;使用所述改进PageRank算法选取种子节点;其中,所述种子节点还包括枢纽节点,所述枢纽节点的定义为:至少有一个邻居节点的角色属性和此节点的角色属性不同的节点;所述枢纽节点用于确保参与者集合为F的导出子图是连接图;以所述种子节点为起始节点,挑选使H(F)最大化的其他节点,替换掉不符合所述约束条件的节点,生成所述参与者集合为F。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员:张忠宝,苏森,高思远,
申请(专利权)人:北京邮电大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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