话题感知下的跨社交网络影响力最大化分析

作     者：任思禹 申德荣 寇月 聂铁铮 于戈 REN Siyu;SHEN Derong;KOU Yue;NIE Tiezheng;YU Ge

作者机构：东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 

基　　金：国家自然科学基金Nos.61472070 61672142~~ 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2018年第12卷第5期

页      码：741-752页

摘      要：随着各种社交网站的不断涌现,在多社交网络上找到影响传播范围最大的一组用户,对产品推荐或产品推广具有重要作用。为提高产品推荐或推广的广度和精准性,提出了一种跨社交网络基于话题感知的影响力最大化处理方法M-TLTGreedy。首先,根据跨社交网络中的文本语义信息和用户间的社会关系来评价多社交网络中用户间关系,以此构建一个基于话题的跨社交网络图;然后,在线性阈值模型的基础上,设计了一个基于话题感知的跨社交网络影响力最大化模型M-TLT(multiple-topic linear threshold);接着,基于M-TLT模型,利用改进的启发式算法,进行初始用户集的选取;最后,基于大量数据集的实验,证明了该算法无论在影响范围和时间效率上均表现良好。

主 题 词：社交网络 话题感知 影响力最大化 线性阈值模型 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1673-9418.1709038

馆 藏 号：203287868...