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影响力最大化是近年来广泛研究的社交网络的核心问题.然而之前的研究较少考虑用户的意愿以及用户之间的友好或敌对关系.因此综合考虑这些因素,针对符号网络提出了考虑用户意愿的净积极影响力最大化问题,该问题可以描述如下：利用符号网络来刻画用户具有友好(积极)和敌对(消极)关系的社交网络,每个用户对传播的信息有自己的意愿,目标是要从网络中选择k个用户,使得最终的净积极影响的用户数量最多.通过对问题的细致分析,建立了考虑用户意愿的传播模型,证明了该模型下净积极影响力最大化问题是非次模和非单调的,随后给出了基于概率驱动的结构感知的求解算法,通过在三个数据集上的实验表明,利用提出的算法找到的种子集有更好的净积极影响力. 相似文献
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影响力最大化问题是在线社交网络中的热点问题,然而社交网络的结构错综复杂,传统的影响力最大化问题并没有考虑社交网络中的群体影响.针对以上不足,利用有向超图刻画社交用户之间的群体影响,提出一种基于有向超图的预算影响力最大化问题.该问题是在有向超图的社交网络中,在给定预算下,寻找高影响力用户作为种子节点集,使得其最终的传播范围最大化.分析了该问题是NP-hard的且目标函数是非次模函数,提出了改进的贪婪算法和交换启发式算法进行求解,并分析了改进贪婪算法的近似比.通过将所提的算法应用到三个在线社交网络数据集中进行实验,验证了算法的正确性和良好性能.结果表明,改进贪婪算法基础上的交换启发式算法具有明显的性能优势. 相似文献
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