一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法技术

本发明专利技术公开了一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法，该方法包括：步骤1，获取社交网络中用户的行为数据，建立随时间演化的演化社交网络模型；步骤2，根据用户的行为日志，计算用户之间的信息传播概率，以得到演化社交网络中边的权重；步骤3，对独立级联传播模型进行改进，建立用户行为驱动的独立级联传播模型；步骤4，根据改进的反向采样方法，查询不同时间点下演化社交网络中最有影响力的k个节点，即种子节点集合；步骤5，验证用户行为驱动的独立级联传播模型的有效性。本发明专利技术能够解决现有技术未考虑用户行为对信息传播的影响，不能在演化社交网络上准确查询出影响力最大的用户的问题。大的用户的问题。大的用户的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法


[0001]本专利技术涉及社交网络
，特别是涉及一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，越来越多的虚拟社交网络相继出现，如大型社交网站Facebook、手机通信形成的人际关系网络等。这些新出现的社交网络与传统的社交网络相比，具有很强的动态特征，称之为演化社交网络(Evolving Social Network)。演化社交网络是一种会随时间不断变化的网络，在整个演化的过程中，网络中的用户数量和用户之间的关系会不断变化，用户与用户之间的影响并不会保持恒定不变，而是会随着用户行为的改变而改变，因此关注演化特性能更合理得建模研究社交网络。
[0003]社会影响指一个人的情绪、意见或者行为会对其他人产生影响的现象，例如人们在社交网络中分享并传播自己的想法、新闻和其他信息，从而影响网络中的其他用户，而社交网络作为媒介，在社会个体相互影响、传播信息与观点方面，发挥着根本性的作用。
[0004]影响力最大化(Influence Max本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法，其特征在于，包括：步骤1，获取社交网络中用户的行为数据，建立随时间演化的演化社交网络模型，通过该演化社交网络模型，使信息能够在不断演化的社交网络中进行传播；步骤2，根据用户的行为日志，计算用户之间的信息传播概率，以得到演化社交网络中边的权重；步骤3，对独立级联传播模型进行改进，建立用户行为驱动的独立级联传播模型；步骤4，根据改进的反向采样方法，查询不同时间点下演化社交网络中最有影响力的k个节点，即种子节点集合；步骤5，设计节点相似性算法比较种子节点集合与受影响节点相似性，验证用户行为驱动的独立级联传播模型的有效性。2.根据权利要求1所述的演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法，其特征在于，步骤1具体包括：获取社交网络中用户的行为数据，建立随时间演化的演化社交网络模型G
m
＝(V
m
，E
m
，W
m
)，其中，m表示时刻，V
m
表示m时刻的用户节点集合，E
m
表示m时刻边的集合，W
m
表示m时刻边上权重的集合。3.根据权利要求2所述的演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法，其特征在于，步骤2具体包括：根据行为日志抽象出关系动作元组(u,a,t
k
)，(u,a,t
k
)表示用户u在t
k
时刻执行了动作a，令A
u
表示用户u在数据集中执行的动作，A
v
表示用户v在数据集中执行的动作，A
u
∩A
v
表示用户u和用户v都执行的动作，分析演化社交网络模型中所有节点的行为日志，并根据每个节点与其邻居的动作计算节点对其邻居影响力持续时间窗口τ
u,v
：其中，A表示执行的动作集合，t
u
(a)表示用户u在t时刻执行了动作a，t
v
(a)表示用户v在t时刻执行了动作a；利用持续时间窗口计算用户之间的信息传播概...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁野，周金平，魏鹏，马玉亮，
申请(专利权)人：思创数码科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：