一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法技术

本发明专利技术属于社交网络影响力最大化技术领域，具体涉及一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法。本发明专利技术在基于主题的传播模型下具有NP难特性以及函数的单调子模性。本发明专利技术首先根据目标主题对数据集进行筛选，然后使用元组对节点的主题信息，主题向量进行存储，选取出种子节点，并通过主题传播模型进行影响力传播。当筛选后的集合内的节点以及节点的主题发生变化时，实时更新元组，确保能够选出最具有代表性的种子节点。本发明专利技术提出的一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法在效率性和准确性优势明显。

【技术实现步骤摘要】
一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法
本专利技术属于社交网络影响力最大化
，具体涉及一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法。
技术介绍
近几十年来，在线社交网络蓬勃发展，数以亿计的人们互相交流。社交网络的盛行引起了人们对信息传播的高度关注，通过网络中的朋友之间的“口碑传播”，信息很快就会变得无处不在。这种扩散现象已经在许多应用出现。同时，在线社交网络中的信息传播吸引了包括计算机科学，物理学，流行病学等多个领域的广泛研究工作。作为信息传播研究中的一个关键算法问题，影响最大化(InfluenceMaximization，简称IM)近年来得到了广泛的研究。IM旨在从在线社交网络中选择一组用户(即具有最大影响扩散的种子集合)，通过信息扩散，种子集合使受影响用户的数量被最大化。IM的著名应用是病毒式营销，其中公司希望通过用户之间的社交链接来传播一些初始选定的采用者使用的新产品。除了病毒式营销外，即时消息也是许多其他重要应用的基石，如网络监控，流言控制和社会推荐。尽管具有巨大的应用潜力，IM仍然面临着巨大的研究挑战。第一个挑战是如何本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：输入社交网络图G＝(V，E)，和需要计算的主题z；其中，V是社交网络图G中所有用户节点的集合；E是社交网络图中所有边的集合；社交网络图G中所有主题的集合为Z，且z∈Z；/n步骤2：对基于主题的节点进行获取；/n步骤2.1：计算社交网络图中每个节点v

【技术特征摘要】
1.一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：输入社交网络图G＝(V，E)，和需要计算的主题z；其中，V是社交网络图G中所有用户节点的集合；E是社交网络图中所有边的集合；社交网络图G中所有主题的集合为Z，且z∈Z；
步骤2：对基于主题的节点进行获取；
步骤2.1：计算社交网络图中每个节点vi对于主题z的敏感度



其中，表示主题z在用户节点vi的分布，即用户vi对主题z感兴趣程度；vi∈V，i＝1，2，...n，n为社交网络图G中用户节点的数量；
步骤2.2：计算社交网络图中所有节点对于主题z的敏感阈值τz；



其中，n为社交网络图G中用户节点的数量；
步骤2.3：对于社交网络图中每一个节点vi，判断是否成立；若则删除该节点，获取节点集
步骤3：对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王巍，杨武，苘大鹏，玄世昌，吕继光，孙悦，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23