面向大規(guī)模社交網絡的信息傳播模型及其應用研究.pdf

1、近年來，社交網絡得到了極大的發(fā)展，成為人們消磨休閑時光、獲取最新信息、了解朋友動態(tài)的重要工具，構成了人們網絡在線生活的重要一部分。社交網絡的出現(xiàn)帶來了各種可能性，如美國總統(tǒng)奧巴馬利用社交網絡成功贏得兩次競選，韓國音樂人PSY利用社交網絡傳播其舞曲視頻《江南style》突破了10億次點擊的吉尼斯記錄。社交網絡如何進行信息傳播，以及如何利用社交網絡推動信息的快速有效傳播，成為目前學術界研究的熱點。本文系統(tǒng)研究了社交網絡上的信息傳播模型，其研

2、究成果對于改進社交網絡上的信息服務具有重要的應用價值。
　　首先，本文提出一種信息傳播的快速計算模型:線性影響力傳播模型。信息傳播模型是描述社交網絡上信息傳播過程和進行信息傳播計算的基礎。盡管近年來對信息傳播模型的研究較多，如獨立級聯(lián)模型和線性閾值模型，但這些模型都存在許多缺點，如不可解析，沒有閉形式解，效率太低等。這些缺點導致它們只能應用在小規(guī)模網絡中，然而實際環(huán)境中的社交網絡（如Facebook、Twitter等）常常擁有數(shù)以

3、億計的用戶規(guī)模！為此，本文提出了一種線性影響力模型。該模型能夠在線性時間內完成信息傳播計算，同時該模型具有可調節(jié)性，通過調節(jié)模型參數(shù)可以使得該模型的信息傳播結果非常逼近傳統(tǒng)模型。在一個規(guī)模達到千萬的實際社交網絡上的測試表明，線性影響力模型能夠嚴格逼近傳統(tǒng)模型的傳播效果，而且僅需要付出比傳統(tǒng)模型低得多的計算代價。
　　其次，本文基于線性影響力模型提出PageRank的改進算法。PageRank算法是用于計算網絡中節(jié)點權威值的經典算法

4、。自Larry Page和Seige Brin提出以來，已成為網絡研究中最重要的算法之一，也是互聯(lián)網巨擎Google的立身之本。本文從影響力傳播的角度重新分析了這一算法，并得出“網絡中節(jié)點權威值就是該節(jié)點對網絡中所有節(jié)點的影響力之和”這一本質結論。同時還論證了PageRank算法只是對網絡中節(jié)點權威值的一種快速近似計算，并給出了多種針對節(jié)點權威值計算的精確算法，如規(guī)范PageRank算法和先驗Pagerank算法等。本文在科學家合作網絡

5、上對各種PageRank算法進行了對比，結果表明規(guī)范PageRank算法和先驗PageRank算法均能取得比傳統(tǒng)PageRank更好的結果。
　　然后，本文基于線性影響力傳播模型和PageRank算法的本質聯(lián)系，提出一種用于快速計算任意群體影響力（權威值）的群體PageRank算法。群體PageRank算法是對PageRank算法一種維度上的推廣。眾所周知，Pagerank算法是計算節(jié)點權威值的經典算法，然而如何計算一個群體的權威

6、值呢？如美國民主黨和共和黨在競選之時，如何計算兩黨在民眾中的權威值從而預測誰將贏得最終大選？因此，群體權威值計算具有重要的應用價值。本文從影響力傳播的角度分析了群體的權威值的計算方法，同時基于影響力傳播模型和PageRank算法的關系提出了群體PageRank算法，用于快速計算大規(guī)模社交網絡上群體權威值。在真實數(shù)據上進行的大量測試表明，群體PageRank算法能在常數(shù)時間內計算任意群體的群體權威值，同時計算結果能夠一致逼近真實結果。

7、r>　　最后，本文將線性影響力傳播模型和群體PageRank算法用于病毒營銷設計，為社交網絡上的信息傳播提供最佳策略。病毒營銷，亦稱“口碑效應”，致力于尋找一組社交網絡用戶為某種產品代言，希望這組用戶能在網絡上造成多米諾骨牌效應，使得該產品的好口碑能口口相傳到到最大規(guī)模的網絡群體中，從而為產品銷售帶來最佳效果。本文基于線性影響力傳播模型和群體PageRank算法提出了兩種病毒營銷算法，Linear算法和Bound算法。同時，在多個真實數(shù)