一种基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法，属于社交网络领域，本发明专利技术提出了一种候选顶点的两阶段过滤策略，此策略首先根据顶点的局部影响力选择一定数目源顶点；然后，寻找源顶点的祖先顶点，并根据祖先顶点对源顶点的预期影响筛选一定数目候选顶点；最后，本发明专利技术利用候选顶点对源顶点的预期影响的边际收益从两阶段过滤策略选择出的候选顶点中选择种子顶点。通过本发明专利技术方法，不仅克服了时间效率低的问题，而且提高了影响范围的准确性，有效地解决了社交网络影响力最大化问题。

A method of maximizing social network influence based on local and global influence

【技术实现步骤摘要】
一种基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法
本专利技术属于社交网络领域，具体涉及一种基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法。
技术介绍
随着互联网技术的发展和普及，越来越多的人通过社交网络与他人建立联系。社交网络作为重要的传播媒介，在舆论控制、信息传播和公共服务中发挥着越来越重要的作用。在市场营销中，预算或资源往往是有限的，在这种情况下如何实现信息传播范围的最大化，这是一个非常重要的内容。为了解决这个问题，我们需要在预算或资源的限制下，选择少数有影响力的人，来使最终的信息传播范围最大，这就是影响力最大化。然而，该问题被证明是一个NP困难问题。影响力最大化问题自从被Domingos和Ichardson等提出后，取得了重大研究进展。近年来，许多基于贪婪的算法被提出了，例如度折扣算法，PMIA算法，IMM算法和DDSE算法。具体来说，度折扣算法的基本思想是，折扣度较大的节点具有较大的影响力，该算法在效率方面优于所有基于贪心的影响力最大化算法，但是该算法过分追求计算效率，导致算法的精确度非常低。PMIA算法利用MIA模型估算每个顶点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：构建社交网络：G＝(V,E)；/n其中，G表示社交网络，V表示社交网络的节点集合，E表示社交网络的边集合；/n步骤2：选择源顶点；/n步骤3：筛选候选顶点；/n步骤4：选择种子顶点。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：构建社交网络：G＝(V,E)；
其中，G表示社交网络，V表示社交网络的节点集合，E表示社交网络的边集合；
步骤2：选择源顶点；
步骤3：筛选候选顶点；
步骤4：选择种子顶点。


2.根据权利1所述的基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法，其特征在于：在步骤2中，具体包括如下步骤：
步骤2.1：根据公式(1)，计算每个顶点的局部影响力，并根据此局部影响力将所有顶点从大到小排序，局部影响力的计算公式如下：



其中，LFV(u)表示顶点u的局部影响力，Nu,Nv分别表示顶点u和顶点v的一跳邻居顶点，puv表示顶点u激活顶点v的概率，pvs表示顶点v激活顶点s的概率；表示顶点v的除了顶点u之外的所有邻居顶点对顶点s的激活概率之和，即顶点v对其一跳邻居的激活概率之和；表示顶点u对其二跳范围内所有邻居顶点的激活概率之和；
步骤2.2：从步骤2.1得到的排列中按顺序依次选择一定数目的顶点作为源顶点。


3.根据权利1所述的基于局部和全局影响的社交网络影响力最大化方法，其特征在于：在步骤3中，具体包括如下步骤：
步骤3.1：利用带有堆优化的Dijkstra算法寻找每个源顶点的祖先顶...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇丽青，田相波，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37