摘要：为了用有限的广告预算选择合适的初始种子节点以达到尽可能好的广告效应,首先根据节点的粉丝数量对节点成本进行建模,并利用节点对信息的偏好程度和节点间的关注度对影响概率建模,然后根据影响概率和节点成本提出节点平均概率的概念,设计种子节点选择算法AvePA.该算法根据平均概率选择种子节点,其中平均概率综合考虑了节点的成本、出度大小、节点对其粉丝的影响力以及节点与所投放广告之间的相似度多个因素.据此实现社交网络中基于成本的广告投放原型系统,并在6个数据集上进行了对比实验.结果表明:引入覆盖距离可以有效避免影响范围的重叠,扩大影响范围;随着广告预算的增加,综合考虑影响效果和时间效率,AvePA算法的整体性能优于其他算法.

摘要：社会计算领域的影响力传播问题一般仅研究单条信息的最大化传播,但在实际网络环境中,更多的是存在多条具有竞争关系的信息在网络中进行传播,且在传播过程中不同信息会相互影响.竞争环境中的影响力最大化问题即是为某一条竞争信息选择种子节点集合,使之最终影响的节点数目最多.该文针对多条相似信息的竞争传播问题,考虑传播的同步性,建立基于竞争的线性阈值扩展模型;基于用户交互的主题偏好计算不同类别信息下节点间的影响概率,并结合扩展的传播模型和信息扩散的特点,提出基于节点子图的影响力计算方法.以两条竞争信息传播为例,考虑利己信息对竞争信息传播策略的掌握情况,设计两种解决方案:(1)在已知竞争信息A的种子节点选择策略时,提出节点避让的利己信息影响最大化算法NA(Node Avoidance);(2)在未知竞争信息A的种子节点选择策略时,提出使用种子节点选择策略集为信息A选择种子集合,并提出策略无关的利己信息影响最大化算法I3SL(Independent Seed Selection Strategy of Leader).该文在新浪实证数据集上进行了对比实验,结果表明:(1)NA算法在竞争环境中能使利己信息传播范围最广,平均优于其他算法26.2%,且表现出较好的通用性和稳定性;(2)I3SL算法在未知竞争信息的选择策略时也能够保证利己信息的传播范围,平均优于其他算法18.23%;(3)该文所提两种算法在运行时间上较其他启发式算法表现较弱,但两种算法在运行时间和传播范围两方面均取得了较好的平衡。

摘要：Photoshop是目前应用最广泛的平面设计软件之一,主要是进行二维静态图像的处理和合成,由于其强大的图像处理功能和方便的操作界面,深受用户青睐。随着Photoshop版本的升级,该软件也具备了动画制作的功能。介绍了Photoshop帧动画的制作原理,以及它所具有的独特的动画表现特点。