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多社交网络的影响力最大化分析 被引量:33
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作者 李国良 楚娅萍 +1 位作者 冯建华 徐尧强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期643-656,共14页
影响力最大化旨在从网络中识别k个节点,使得通过这k个节点产生的影响传播范围最大.该问题在病毒营销领域具有重要的应用背景,它已经引起了学术界和工业界的广泛研究.该文作者观察到已有的研究工作大多数只是针对单一网络,即在给定的一... 影响力最大化旨在从网络中识别k个节点,使得通过这k个节点产生的影响传播范围最大.该问题在病毒营销领域具有重要的应用背景,它已经引起了学术界和工业界的广泛研究.该文作者观察到已有的研究工作大多数只是针对单一网络,即在给定的一个网络上识别k个节点使得其在该网络上产生最大的影响范围;然而,随着社交网络的普及,丰富多样的社交平台不断涌现,以满足不同的社交需求,这使得社交人群不被局限在一个网络内,而是分布在不同的社交网络上.这种变化的一个直接影响是使得基于病毒式营销的应用,例如单一网络上的产品推广愈加不能满足推广的广度需求,很可能是单一网络上的用户量不能达到推广的目标人群数量,又或者广告商期望在多个网络平台上找到k个用户以最大化影响传播范围.为此,在文中,作者研究多社交网络上的影响力最大化问题.该文首先仔细地研究了影响力最大化问题在单一网络和多社交网络上的不同,并提出了实体的自传播特性以在多个网络之间建立联系.之后,作者提出了多社交网络上的影响计算模型来建模节点间的影响力,然后扩展了基于树的算法模型以适应多社交网络上的影响力最大化问题.基于所提出的影响计算模型和扩展的基于树的算法模型,作者提出了多种策略的优化算法.例如通过深层次挖掘自模特性来避免冗余计算,通过使用影响增益上界近似准确的增益来加速种子选取过程等,最后通过真实数据集上的实验表明文中所提方法在性能和影响范围上都优于已有的算法. 展开更多
关键词 社交网络 影响力最大化 多社交网络 传播模型 影响力 社会媒体 数据挖掘
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多社交网络权威用户身份发现算法仿真
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作者 庄海燕 《计算机仿真》 北大核心 2019年第11期449-453,共5页
网络权威用户在产品销售、舆情议论和信息传播等方面有着重要影响,检测社交网络权威用户意义重大。当前算法存在查准率和查全率低的问题,提出基于影响力的多社交网络权威用户身份发现算法。分析社交网络演化特征,并以网络用户连通性变... 网络权威用户在产品销售、舆情议论和信息传播等方面有着重要影响,检测社交网络权威用户意义重大。当前算法存在查准率和查全率低的问题,提出基于影响力的多社交网络权威用户身份发现算法。分析社交网络演化特征,并以网络用户连通性变化和社团结构化为主进行了详细探讨。利用TFIDF可以衡量文章中词对文档重要程度特性,衡量一个用户对于其他用户的重要程度,实现候选权威用户筛选。根据社交网络特性,分别构建用户话题影响力模型和用户行为影响力模型,并结合候选权威用户筛选结果,构建多社交网络用户影响力模型。通过用户影响力模型得到多社交网络所有用户中权威性强的用户,即影响力大的用户权威性强。仿真结果表明,所提算法查准性能和查全性能均优于当前算法,可很好地应用在权威用户识别中。 展开更多
关键词 多社交网络 权威用户 身份发现
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基于桥梁用户的多社交网络影响最大化 被引量:1
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作者 赵佳旭 陈志德 罗坚 《计算机系统应用》 2017年第11期199-204,共6页
单社交网络影响最大化问题已经得到了学术界的广泛关注与研究,然而如今多社交网络之间呈现信息互通的趋势.多社交网络中存在的桥梁用户(Bridge User,BU)(即同时拥有多个社交网络账户的用户),可将信息从一个社交网络分享至另外一个社交网... 单社交网络影响最大化问题已经得到了学术界的广泛关注与研究,然而如今多社交网络之间呈现信息互通的趋势.多社交网络中存在的桥梁用户(Bridge User,BU)(即同时拥有多个社交网络账户的用户),可将信息从一个社交网络分享至另外一个社交网络,信息传播不再局限于单个网络.本文针对多社交网络信息影响最大化进行了相关研究,分析了桥梁用户在多社交网络信息传播中的作用,提出了基于桥梁用户的多社交网络聚合算法,并在得到的聚合图上对多社交网络影响最大化问题进行求解.仿真实验对多社交网络影响最大化问题进行了求解,并证实了桥梁用户在多社交网络信息传播时的作用. 展开更多
关键词 影响最大化 桥梁用户 多社交网络 信息传播 聚合图
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随机跨网络传播多社交网络影响力最大化
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作者 曾燕清 《福建电脑》 2021年第10期27-31,共5页
多社交网络中的同一实体用户可将信息从一个社交网络平台传播至另一个社交网络平台,同时还存在随机跨网络传播现象。本文针对多社交网络影响力最大化问题进行研究,提出基于随机网络传播行为的多社交网络合并算法,并在合并后的网络上求... 多社交网络中的同一实体用户可将信息从一个社交网络平台传播至另一个社交网络平台,同时还存在随机跨网络传播现象。本文针对多社交网络影响力最大化问题进行研究,提出基于随机网络传播行为的多社交网络合并算法,并在合并后的网络上求解影响力最大化问题。实验结果表明,随机跨网络行为对信息在多社交网络传播时具有促进作用。 展开更多
关键词 多社交网络 影响力 网络传播
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全视角特征结合众包的跨社交网络用户识别 被引量:7
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作者 汪潜 申德荣 +3 位作者 冯朔 寇月 聂铁铮 于戈 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期811-823,共13页
随着互联网的普及和不断发展,用户通过多个社交网络进行社交活动,使用社交网络带来的丰富内容和服务.通过识别出不同社交网络上的同一用户,可以有助于进行用户推荐、行为分析、影响力最大化.已有方法主要基于用户的结构特征和属性特征... 随着互联网的普及和不断发展,用户通过多个社交网络进行社交活动,使用社交网络带来的丰富内容和服务.通过识别出不同社交网络上的同一用户,可以有助于进行用户推荐、行为分析、影响力最大化.已有方法主要基于用户的结构特征和属性特征来识别匹配用户,大多仅考虑局部结构,且受已知匹配用户数量的限制,提出一种基于全视角特征结合众包的跨社交网络用户识别方法(overall and crowdsourced user identification algorithm,简称OCSA).首先,利用众包提高已知匹配用户的数量;然后,应用全视角特征评价用户的相似度,以提升用户匹配的准确性;最后,利用两阶段的迭代式匹配方法完成用户识别工作.实验结果表明:该算法可显著提高用户识别的召回率和准确率,并解决了已知匹配用户数量不足时的识别问题. 展开更多
关键词 多社交网络用户识别 众包
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元路径选择和矩阵分解的跨社交网络链路预测 被引量:1
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作者 王瑶 寇月 +2 位作者 申德荣 聂铁铮 于戈 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第9期1459-1470,共12页
基于多源社交网络上的用户信息实现跨网络链路预测具有重要的意义,有助于进行用户推荐、行为分析、偏好推荐。传统的链路预测技术仅考虑社交网络上的局部结构特征,有些网络规模庞大、节点稀疏、存在大量孤立点,易导致建模困难、计算效... 基于多源社交网络上的用户信息实现跨网络链路预测具有重要的意义,有助于进行用户推荐、行为分析、偏好推荐。传统的链路预测技术仅考虑社交网络上的局部结构特征,有些网络规模庞大、节点稀疏、存在大量孤立点,易导致建模困难、计算效率低等问题。基于此,提出了一种基于元路径选择和矩阵分解的跨社交网络链路预测方法。首先,根据跨社交网络中用户间的社会关系构建一个网络图;然后,利用元路径的节点活跃度和边的活跃度自动提取特征;接下来,利用矩阵分解将目标类型对象相关的元路径信息在低维空间上显示;最后,利用集成分类方法对链接模型进行优化。实验数据表明,提出的链路预测方法具有较高的准确性。 展开更多
关键词 多社交网络 链路预测 元路径 矩阵分解
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User Identification Based on Multiple Attribute Decision Making in Social Networks 被引量:4
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作者 叶娜 张银亮 +3 位作者 董丽丽 边根庆 Enjie LIU Gordon J.Clapworthy 《China Communications》 SCIE CSCD 2013年第12期37-49,共13页
Social networks are becoming increasingly popular and influential,and users are frequently registered on multiple networks simultaneously,in many cases leaving large quantities of personal information on each network.... Social networks are becoming increasingly popular and influential,and users are frequently registered on multiple networks simultaneously,in many cases leaving large quantities of personal information on each network.There is also a trend towards the personalization of web applications;to do this,the applications need to acquire information about the particular user.To maximise the use of the various sets of user information distributed on the web,this paper proposes a method to support the reuse and sharing of user profiles by different applications,and is based on user profile integration.To realize this goal,the initial task is user identification,and this forms the focus of the current paper.A new user identification method based on Multiple Attribute Decision Making(MADM) is described in which a subjective weight-directed objective weighting,which is obtained from the Similarity Weight method,is proposed to determine the relative weights of the common properties.Attribute Synthetic Evaluation is used to determine the equivalence of users.Experimental results show that the method is both feasible and effective despite the incompleteness of the candidate user dataset. 展开更多
关键词 weighted algorithm fuzzy match-ing cooperative communication network con-vergence heterogeneous networks
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