一种社会网络用户的信任影响力最大化方法技术

本发明专利技术提供一种社会网络用户的信任影响力最大化方法，涉及社交网络分析技术领域。该方法首先对社会网络用户的信任影响力最大化问题进行符号化表示，并从用户信任的角度优化独立级联模型作为影响力传播模型；然后根据用户的影响力以及社会网络中的拓扑信息作为种子集的优化目标；最后通过动态加权的灰狼优化算法和精英策略的变异遗传算法两阶段算法来选取最具影响力的用户种子集；该方法提出新的策略来选取具有影响力的用户集合，先通过动态加权的灰狼优化算法进行初步的最优解搜索，再通过加入精英策略的变异遗传算法进行全局搜索，能够有效避免启发式算法陷入局部最优解。能够有效避免启发式算法陷入局部最优解。能够有效避免启发式算法陷入局部最优解。

【技术实现步骤摘要】
一种社会网络用户的信任影响力最大化方法


[0001]本专利技术涉及社交网络分析
，尤其涉及一种社会网络用户的信任影响力最大化方法。

技术介绍

[0002]近几年，互联网技术得到了快速发展，人们的通讯方式以及工具也发生了巨大的改变，如微信、微博、Facebook等社交应用工具的兴起。随之，社会网络应运而生，由于其传播快、涉及范围广、互动性强等特点，社会网络分析的有效利用得到了广泛的关注。从社会网络的多元化信息中抽取构建适合的社会数据，基于关键性社会数据构建基层社会网格治理下的影响力最大化体系，规范社会网络用户的信息传播和影响力最大化是社会网络分析中常见的研究问题，在病毒式营销、谣言控制、推荐系统等众多领域都得到了广泛的应用。
[0003]社会网络被构建为一个网络图，图中的节点代表网络用户，边代表两个用户之间的社会关系。影响力最大化旨在通过传播模型在社会网络中寻找具有k个节点的种子集，使得种子集所能达到的影响力总和达到最大或种子集所能够影响的节点数量最多。研究者们将营销成本、用户意见以及信任等作为选取影响力用户集的标准，用户间的社会关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种社会网络用户的信任影响力最大化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对社会网络用户的信任影响力最大化问题进行符号化表示，包括社会网络、目标函数、影响力传播模型；步骤2：设定影响力传播模型；从用户信任的角度优化独立级联模型作为影响力传播模型；步骤3：设定社会网络用户的信任影响力最大化问题的目标函数；根据用户的影响力以及社会网络中的拓扑信息作为种子集的优化目标；步骤4：选取最具影响力的用户种子集；通过动态加权的灰狼优化算法和精英策略的变异遗传算法两阶段算法来选取最具影响力的用户种子集；步骤4.1：首先通过动态加权的灰狼优化算法获得三组用户种子集；步骤4.2：针对步骤4.1得到的三组种子集，采用基于精英策略的变异遗传算法，选取最具影响力的种子集。2.根据权利要求1所述的一种社会网络用户的信任影响力最大化方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：步骤1.1：获取在线社会网络数据集，进行数据清洗与预处理，构建并初始化社会网络；给定一个社会网络G＝(V，E)，V是G中的节点集合，E是G中的边集合，节点代表网络中的用户，边代表网络用户之间的社会关系；步骤1.2：给定一个参数k，k为正整数，代表初始的传播节点的个数；从社会网络G中选取k个初始传播节点作为种子集通过影响力传播模型M，使得种子集S中节点能够影响到的节点数目或影响传播值σ
G，M
(S)最大，即目标函数为：3.根据权利要求2所述的一种社会网络用户的信任影响力最大化方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：步骤2.1：独立级联模型作为传统的影响力传播模型，是一种概率模型；当一个节点v被激活时，它会以概率p(v，w)尝试激活它未被激活的邻居节点w，只进行一次尝试激活且各节点之间的尝试相互独立；独立级联模型的具体传播过程为：给定初始的激活节点集合S，在t时刻，节点v被激活后有一次机会对其邻居节点w产生影响，邻居节点w成功被激活的概率为p(v，w)，激活概率p(v，w)的值越大，邻居节点被激活的概率越高；社会网络G中节点的信任值为trust∈[
‑
1，1]，从用户信任的角度优化独立级联模型，用户的信任值会随着传播过程的进行而不断的衰减，具有正向信任的用户之间在传播过程中激活概率p(v，w)会增加，反之，具有负向信任的用户之间在传播过程中激活概率p(v，w)会降低；步骤2.2：若w的多个邻居节点都被激活，这些被激活的节点将以任意顺序尝试激活节点w；若节点w被激活成功，节点w在t+1时刻从未激活状态转为激活状态，并以同样的方式尝试激活其邻居节点；否则，节点w在t+1时刻状态仍处于未激活状态；步骤2.3；激活过程不断重复，直至社会网络中不存在具有影响力的激活节点时，传播过程结束。4.根据权利要求3所述的一种社会网络用户的信任影响力最大化方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：
步骤3.1：计算种子集中各节点的中心影响力；步骤3.2：计算社会网络信息传播过程中各节点被激活的概率，进而计算各节点的信任传播影响力；步骤3.3：由种子集中各节点的中心影响力以及信任传播影响力，得到各节点总的影响力；步骤3.4：根据各节点总的影响力，计算种子集中k个节点的整体影响力；步骤3.5：设定社会网络用户的信任影响力最大化问题的目标为种子集的影响力能够达到最大。5.根据权利要求4所述的一种社会网络用户的信任影响力最大化方法，其特征在于：所述步骤3.1的具体方法为：考虑节点的拓扑信息计算节点的中心影响力，即取社会网络图G中节点v
i
的度并进行归一化处理得到节点的中心影响力，如下公式所示：其中，In
c
(v
i
)表示节点v
i
的中心影响力，degree(v
i
)表示节点v
i
的度，maxDegree(G)表示社会网络图G中所有节点中最大的度。6.根据权利要求5所述的一种社会网络用户的信任影响力最大化方法，其特征在于：所述步骤3.2的具体方法为：社会网络信息传播过程中，若节点v
i
处于激活状态，该节点能够尝试激活其邻居节点，被激活的节点也尝试去激活其邻居节点，将节点v
i
在其邻居和二阶邻居节点中被激活节点的信任值作为节点v
i
产...

【专利技术属性】
技术研发人员：何强，张晓燕，易秀双，王兴伟，蔡玉良，赵奇，滕月阳，孝大宇，黄敏，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：