一种考虑预算约束的影响力最大化启发式方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了考虑预算约束的影响力最大化启发式方法及系统，方法步骤如下：步骤1.将任意节点u的S

【技术实现步骤摘要】
一种考虑预算约束的影响力最大化启发式方法及系统


[0001]本专利技术属于社交网络信息传播
，具体涉及一种考虑预算约束的影响力最大化启发式方法及系统。

技术介绍

[0002]当今世界，信息传播的媒介生态、传播格局正经历深刻变革，信息全时全方位涌现，互联网成为人们获取信息的主要渠道。在线社交网络作为互联网信息传播的主要载体，是各类信息发布的集散地与信息传播的主战场。与传统传播媒介不同，在线社交网络上的信息传播具有传播速度快，传播成本低，影响范围大、传播效果好等特征，因此一种新的营销模式——病毒式营销应运而生。
[0003]病毒式营销是指企业通过某种激励方式吸引社交网络中的一部分用户(种子节点)发布自己产品的营销信息，利用个体间的口口相传，使产品的口碑在网络中像病毒一样迅速蔓延，达到产品推广的效果。影响力最大化是病毒式营销中的核心算法问题，该问题是要在给定的信息传播模型下，找到一组种子节点的集合，使得通过这些节点传播的营销信息的覆盖范围最大化。
[0004]通常，影响力最大化算法旨在找到能够使信息传播范围最大的top 50节点。但事实上，根据节点在网络中的地位、节点本身特性的不同，激活节点为种子节点需要的代价也不相同。在预算的限制下，激活用传统的影响力最大化方法找到的种子节点所需的代价可能超出了企业的预算，因此需要设计一种新的启发式技术方案来高效地挖掘预算约束下的种子节点集。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的上述缺陷，本专利技术提供了一种考虑预算约束的影响力最大化启发式方法及系统，本专利技术以节点的度中心性为基础，考虑节点与信息的同质性、节点的激活成本，以节点的一阶影响力近似节点的全局影响力，每次选取单位成本边际影响力最大的点作为种子节点，直到所有预算被用完或没有符合预算条件的候选节点为止。
[0006]为避免种子节点间影响力覆盖范围的重叠，本专利技术在每一轮都迭代地调整了节点的一阶影响力：如果一个节点u被选为种子节点，那它的出度邻居v有可能被这个节点激活，因此邻居v被选为种子节点后它自身能带来的边际效益会相应减小。同时，所有能将信息传递给u或v的节点的一阶影响力也会相应减小。
[0007]本专利技术具体技术方案如下：
[0008]一种考虑预算约束的影响力最大化启发式方法，假设要传播的信息为i，能够提供的最大预算为B，以及要传播信息的社交平台的网络结构G，其中G为有向图，图中节点为网络中的用户，边为网络中信息传播的路径。若存在从节点u指向节点v的边，则表示从用户u发出的信息能传播到用户v，边(u,v)的权重为信息i从u传播到v的概率p(u,v)；假设每个节点u对应一个三维向量(S
u
,F
u
,C
u
)，S
u
表示节点u被激活后对自身的贡献值，即节点u仍未被
激活的概率值。F
u
表示节点u被激活后期望的一阶影响力，C
u
表示节点u的激活成本。若已知每个节点的激活成本，则C
u
取真实值，否则假设C
u
与节点u的出度的关系为：
[0009][0010]其中m为幂指数，优选取值在0.4
‑
0.8之间，节点u所属领域越专业，m的值越大。如政府、媒体、法律、军事领域用户的m值会高于情感、游戏、美食领域的用户。具体步骤如下：
[0011]步骤1.将任意节点u的S
u
值初始化为F
u
值为节点u的所有出度边(u,v)的权重p(u,v)与出度邻居v的S
v
值的乘积之和，即：
[0012][0013]其中O(u)表示u的出度邻居的集合。
[0014]步骤2.在每轮迭代中找出满足当前剩余预算的节点作为候选节点，找出候选节点中单位成本边际影响力最大，即值最大的节点k为种子节点，并相应地将当前种子节点的S
k
值与F
k
值置0，使其不再参与后续种子节点的选取。将下一轮剩余预算值修改为
[0015]B
t+1
＝B
t
‑
C
k
[0016]其中B
t
为t时刻剩余预算，C
k
为节点k的激活成本。
[0017]若某节点值为0，则设其
[0018]步骤3.更新当前种子节点出度邻居v的S
v
值。当某个节点u在t
‑
1时刻被选为种子节点时，其出度邻居v有可能被激活，此时v仍未被激活的概率会相应减少。t时刻节点v的S
v
值更新为：
[0019][0020]其中为节点v在时刻t的S值。
[0021]步骤4.更新所有节点的F值。因为F值只涉及一阶邻居，所以只需更新u及O(u)的入度邻居w(忽略种子节点)的F
w
值(即对任意w，若存在v∈O(u),v∈O(w)，或u∈O(w)，则更新其F
w
值)。因为
①
u和w同时指向v，若v已被u激活，那计算w的期望影响力时应该忽略掉v，因此w的期望一阶影响力会相应减小。
②
w指向u，u已被激活，w的期望影响力应该会相应减小。
[0022]节点w在t时刻的F值是节点w的期望一阶影响力。
[0023][0024]步骤5.重复步骤2
‑
4，直到所有预算被用完，或没有符合预算条件的候选节点。
[0025]本专利技术还公开了一种考虑预算约束的影响力最大化启发式系统，假设要传播的信息为i，能够提供的最大预算为B，以及要传播信息的社交平台的网络结构G，其中G为有向图，图中节点为网络中的用户，边为网络中信息传播的路径；若存在从节点u指向节点v的边，则表示从用户u发出的信息能传播到用户v，边(u,v)的权重为信息i从u传播到v的概率p(u,v)；假设每个节点u对应一个三维向量(S
u
,F
u
,C
u
)，S
u
表示节点u被激活后对自身的贡献值，即节点u仍未被激活的概率值；F
u
表示节点u被激活后期望的一阶影响力，C
u
表示节点u的
激活成本；若已知每个节点的激活成本，则C
u
取真实值，否则假设C
u
与节点u的出度的关系为：
[0026][0027]其中，m为幂指数，优选在0.4
‑
0.8之间；
[0028]包括如下模块：
[0029]期望的一阶影响力F
u
获取模块：将任意节点u的S
u
值初始化为F
u
值为节点u的所有出度边(u,v)的权重p(u,v)与出度邻居v的S
v
值的乘积之和，即：
[0030][0031]其中，O(u)表示u的出度邻居的集合；
[0032]种子节点寻本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑预算约束的影响力最大化启发式方法，其特征是：假设要传播的信息为i，能够提供的最大预算为B，以及要传播信息的社交平台的网络结构G，其中G为有向图，图中节点为网络中的用户，边为网络中信息传播的路径；若存在从节点u指向节点v的边，则表示从用户u发出的信息能传播到用户v，边(u,v)的权重为信息i从u传播到v的概率p(u,v)；假设每个节点u对应一个三维向量(S
u
,F
u
,C
u
)，S
u
表示节点u被激活后对自身的贡献值，即节点u仍未被激活的概率值；F
u
表示节点u被激活后期望的一阶影响力，C
u
表示节点u的激活成本；若已知每个节点的激活成本，则C
u
取真实值，否则假设C
u
与节点u的出度的关系为：其中，m为幂指数；步骤如下：步骤1.将任意节点u的S
u
值初始化为F
u
值为节点u的所有出度边(u,v)的权重p(u,v)与出度邻居v的S
v
值的乘积之和，即：其中，O(u)表示u的出度邻居的集合；步骤2.在每轮迭代中找出满足当前剩余预算的节点作为候选节点，找出候选节点中单位成本边际影响力最大，即值最大的节点k为种子节点，并相应地将当前种子节点的S
k
值与F
k
值置0，使其不再参与后续种子节点的选取；将下一轮剩余预算值修改为：B
t+1
＝B
t
‑
C
k
其中，B
t
为t时刻剩余预算，C
k
为节点k的激活成本；若某节点值为0，则设其MI
kt
＝0；步骤3.当某个节点u在t
‑
1时刻被选为种子节点时，其出度邻居v有可能被激活，此时v仍未被激活的概率会相应减少；t时刻节点v的S
v
值更新为：其中，为节点v在时刻t的S值；步骤4.更新u及O(u)的非种子节点入度邻居w的F
w
值；节点w在t时刻的F值是节点w的期望一阶影响力：步骤5.重复步骤2
‑
4，直到所有预算被用完或没有符合预算条件的候选节点。2.如权利要求1所述一种考虑预算约束的影响力最大化启发式方法，其特征是：m取值在0.4
‑
0.8之间。3.一种考虑预算约束的影响力最大化启发式系统，其特征是：假设要传播的信息为i，能够提供的最大预...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玲菲，熊强，杨伟，
申请(专利权)人：联通浙江产业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：