影响力最大化算法研究综述
影响力最大化算法的研究与应用
影响力最大化算法的研究与应用在当今社会中，信息传播越来越依赖于网络。
社交网络的兴起，使得信息传播更加快速和广泛。
影响力最大化算法的研究与应用，成为了一个越来越热门的话题。
影响力最大化的目的在于，在给予一定的限制（如预算、时间、二度联系）的情况下，找到一个种子节点，来使得其它节点被把影响最大化。
影响力最大化算法早在1995年就已被提出。
如今，它已经在社交网络营销、病毒传播和信息推荐等多个领域得到了应用。
那么，在实际应用中，如何选取种子节点以及如何精准地扩散影响呢？1. 影响力最大化算法的分类常见的影响力最大化算法通常可以分为无贪心（无法鲸吞策略）和贪心两类。
其中，无贪心算法可以较好地解决节点数较少的问题，但节点数较多时运算量巨大；贪心算法可以更准确地寻找影响力节点，分布相对均匀，但容易将是次优解。
另外，还有一种常见的影响力最大化算法——基于矩阵分解的方法。
该方法通过分析矩阵的结构，发现使得影响最大的节点。
这种方法比传统的算法计算量更小，效率更高，推荐的结果也更加准确。
但是，由于现实网络存在动态变化，这种算法的应用受到了一定时间尺度的限制。
2. 影响力最大化算法的应用2.1 社交网络营销社交媒体平台上广告投放是目前比较比较常见的社交网络营销方式。
通过影响力最大化算法，能够精确确定需要花费大量资金的种子节点，以达到良好的广告效果。
同时，影响力科技能够更好地评估营销执行效果，以便日后调整。
2.2 病毒传播病毒传播也是影响力最大化的一个应用场景。
在病毒传播的过程中，通过寻找感染概率最高的种子节点，能够起到提高传播效率的作用。
同时，影响力科技亦可通过算法优化、用户建模等手段，提高病毒传播的效果。
2.3 信息推荐在推荐系统中，影响力最大化算法能够帮助推动不同用户的兴趣转变和信息扩散。
借助于影响力最大化，为用户推荐的信息组织更加紧凑，推荐内容更加符合用户之间的联系、兴趣和行为。
3. 影响力最大化算法的发展在算法的发展过程中，影响力最大化算法的研究者和开发者们主要关注于算法的实用性和效率。
社会网络影响力最大化算法及其传播模型研究
社会网络影响力最大化算法及其传播模型研究近年来,随着软件与硬件的飞速发展以及个人电脑和互联网的普及,基于熟人关系的网络如微信、基于同学关系的网络如人人网和基于关注关系的网络如微博等各类在线社交平台深受人们的喜爱并占据着人们几乎所有的业余时间,这些平台可以产生海量的数据,给社会网络分析带来了前所未有的机会,因此吸引了大批科研工作者对社会网络空间结构、传播规律等课题的研究和分析。
其中,如何选择社会网络里影响力最大化的TOP-K节点及如何挑选社会网络传播模型这两个方向,成为了学术界研究的热门选择。
本文首先在前人研究的基础上,对社会网络影响力最大化算法里现有的算法进行了改进;其次,详细分析了独立级联模型和线性阈值模型,并引入人们在第一次接收信息和以后再次接收信息时会有不同反应这一现象以及遗忘规律,提出了一种新型的社会网络传播模型。
具体研究内容如下:(1)基于三度影响力原则的线性衰减度中心性算法。
根据三度影响力原则,影响力主要在三度分隔以内有效,超过三度分隔,影响力几乎趋近于0。
因此线性衰减度中心性以节点在三度分隔以内的潜在影响力来衡量节点的实际影响力,且这种潜在影响力从源节点向外传播到距离为2时影响力衰减到原来的α倍,传播到距离为3时再次衰减β倍,其中0<α,β<1。
计算出线性衰减度中心性之后,本文从3种不同的角度分别在4个公共数据集上验证了算法的有效性。
(2)混合式传播模型。
真实的人际关系网络里存在着如下的事实:人们在第一次接触某些信息时,是否接受常常取决于信息本身;而在第一次拒绝之后,以后的每一次是否接受取决于以往所拒绝的人和现在推荐的人对其影响力的累积是否大于其自身的阈值,且累积的影响力遵循着遗忘规律会随着时间的推进而不断衰减。
混合式传播模型尝试基于这些事实,吸收独立级联模型和线性阈值模型的精华,新提出一种更加符合社会网络影响力传播规律的传播模型,并以两种不同的验证方法在维基百科投票数据集上验证了混合式传播模型的有效性。
基于节点度与派系的影响力最大化研究
基于节点度与派系的影响力最大化研究
现实生活中,事物与事物之间的联系构成了网络。
随着事物之间的联系日趋复杂,复杂网络受到了广泛的关注和研究。
其中,影响力最大化是研究的热点课题。
基于贪心的影响力最大化算法通常能取得较大的传播范围,但十分耗时;基于启发式的影响力最大化算法虽然运行时间短,但由于其未考虑网络的社团结构以及节点之间的内部联系,因此传播范围较小。
基于贪心和基于启发式的影响力最大化算法都难以同时获得较大的传播范围与较短的运行时间。
因此,本文提出了一种基于节点度与网络最大派系相结合的度值衰减算法(MaxCliDN)来提高基于启发式的算法的传播范围,该算法利用网络最大派系来降低相邻节点的影响力覆盖范围,从而扩大选取出的种子节点集的传播范围。
同时针对基于贪心的算法(CELF)计算复杂度较高的问题,本文提出了一种节点影响力排序算法(Deg_Ncliq),该算法使用节点的度值和邻居节点所存在的派系社团数之和(D_Ncilque)作为节点的影响力排序标准,从而缩短了CELF算法的运行时间。
利用独立级联模型将所提出的两种算法与经典的算法在7个公开数据集进行对比实验,验证了所提算法的有效性和高效性。
实验结果表明,MaxCliDN算法的传播范围要优于传统基于启发式的算法。
同时,Deg_Ncliq算法与传统CELF算法相比,在能够保证传播范围的情况下,缩短了传统CELF算法的运行时间。
基于机器学习的影响力最大化算法研究
基于机器学习的影响力最大化算法研究第一章：引言随着社交网络的兴起，人们在日常生活中越来越依赖互联网，这为企业和广告商提供了一个巨大的商机。
影响力最大化（Influence Maximization）是一种利用社交网络中节点之间的影响力传播关系，寻找影响力最大化节点集合的算法。
而机器学习作为一种强大的工具，已经被广泛应用于影响力最大化算法的研究中。
本文将围绕基于机器学习的影响力最大化算法展开研究。
第二章：影响力最大化算法概述本章将介绍影响力最大化算法的概念和背景。
首先，介绍了社交网络的基本概念和特点，包括节点和边的定义，以及节点之间的关系。
然后，介绍了影响力传播模型，包括线性阈值模型和独立级联模型，以及它们的数学公式和算法原理。
最后，介绍了传统的影响力最大化算法，如贪心算法和基于启发式的算法。
第三章：基于机器学习的影响力最大化算法本章将详细介绍基于机器学习的影响力最大化算法的研究进展。
首先，介绍了机器学习在影响力传播模型中的应用，包括特征提取和预测模型。
然后，介绍了基于机器学习的影响力最大化算法的设计思路和算法流程。
接着，分别介绍了基于监督学习和强化学习的两种典型算法，并详细阐述它们的原理和优缺点。
最后，介绍了一些基于深度学习的新兴算法，并讨论了其在影响力最大化中的应用前景。
第四章：实验与评估本章将介绍对基于机器学习的影响力最大化算法进行实验和评估的方法和指标。
首先，介绍了实验数据的获取和预处理方法，包括数据集的选择和数据清洗的流程。
然后，介绍了评估指标的定义和计算方法，包括影响力覆盖率、时间复杂度和精确度等相关指标。
接着，详细介绍了实验的设计和实施过程，并给出了实验结果和分析。
最后，比较了基于机器学习的算法和传统算法在评估指标上的差异。
第五章：应用场景与挑战本章将探讨基于机器学习的影响力最大化算法在实际应用场景中的挑战和解决方案。
首先，介绍了影响力最大化算法在社交网络营销、疾病传播控制和舆情监测等领域的应用。
基于反向pagerank的影响力最大化算法
0引言
随着互联网的发展，各种社交平台不断出现，如:Weib。、 WeChat、Facebook等，这些社交平台规模庞大,成为信息传播 的重要方式之一。同时,人与人之间的交互逐渐从线下转移 到线上，使得对传统社交关系的获取、追踪更加容易,针对社 会网络的研究已经成为一个热点问题。其中,影响力最大化 问题就是在网络中寻找部分节点作为信息传播的种子节点, 使得信息的传播范围在网络上最大化。研究该问题对于病毒 式营销具有重要的意义,考虑一家公司想要利用有限的资金 在网络上推广它的产品，通过在网络上选出部分有影响力的 人，向他们提供一定的报酬，让这些有影响力的人在网络上推 广它的产品,使得网络中更多的用户知道，接受该产品，这就 是影响力最大化。
(School of Computer and Communication, Lanzhou University of Technology, Lanzhou Gansu 730050, China)
Abstract： Concerning the problem that the existing influence maximization algorithms on social networks are difficult to
DOI：10.11772/j. issn. 1001-9081.2019061066
基于反向PageRank的影响力最大化算法
张宪立"，唐建新，曹来成
(兰州理工大学计算机与通信学院，兰州730050) (*通信作者电子邮箱lot0422@ 126. com)
社交网络中影响力最大化算法研究
社交网络中影响力最大化算法研究社交网络作为一个全新的沟通方式，已不再只是年轻一代的玩具，它已经成为一个广泛应用的工具。
在这个信息时代，社交网络已经成为了一个门户，它将人与人之间的联系和互动达到了前所未有的程度。
社交网络的广泛应用，极大地提高了信息传递的速度和效率，也大大促进了商业、社会、政治等方面的发展。
由于社交网络中用户数量的庞大，争夺用户的眼球，让信息得到更广泛的传播，因此影响力最大化算法研究成了一个重要的议题。
一、影响力最大化算法的定义社交网络中影响力最大化算法是指在给定的社交网络图中，找到一个集合S，使得在这个集合中选择一个点（即第一步采样产生的点）后能够让最大的人群接收到信息。
影响力最大化算法的研究，需要考虑的因素有很多，比如说节点的度和位置、关系强度、节点的属性、社交网络的图结构等等。
二、影响力最大化算法的研究背景在实际应用中，影响力最大化算法具有广泛的应用场景。
例如，在社交媒体上策划营销活动时，往往需要将广告信息发送给尽可能多的用户，以达到最好的效果。
此时，影响力最大化算法就可以帮助我们找出能够影响最多用户的那一点。
又例如，在疾病传播控制领域中，我们也需要通过影响力最大化算法帮助我们找到一些“关键”的节点，以遏制疾病的传播。
因此，影响力最大化算法的研究在实际应用中具有非常重要的意义。
三、影响力最大化算法的研究方法影响力最大化算法的研究方法很多，这里列举几种常见的方法：1、贪心算法贪心算法是最常见的影响力最大化算法。
贪心算法的核心思想是不断地寻找能够带来最大增益的节点，并将其加入到种子集合中。
贪心算法具有简单、高效等特点。
2、基于邻域结构的算法邻域结构算法主要是针对社交网络具有无标度特征的情况。
在这种情况下，一小部分节点拥有很多的连接，而大部分节点则只有很少的连接。
邻域结构算法的核心思想是以邻居节点的邻居节点为候选种子节点，以此来避免寻找邻居的过程。
3、随机算法随机算法主要是通过将数据随机化来研究影响力最大化问题。
基于微博网络的影响力最大化算法
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ｏ ｏ １ ． ９ ０ ８ １
２０１ ３ — ０８— ０１
计算机应 用， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ ８ ） ： ２ ０ ９ １ ～ ２ ０ ９ ４
（ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｎａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｄ 培ｉ ｔ ａ ｌ Ｓ ｗ ｉ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ Ｒ ＆ Ｄ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ｔ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ４ ５ ０ ０ ０ ２ ，Ｃ ｈ ｉ ａ） ｎ
基于3-layer中心度的社交网络影响力最大化算法
Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ 文献标识码 Ａ
中图法分类号
Ｈｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ３ － ｌ ａ ｙ ｅ ｒ Ｃｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｍａ ｘ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ
第 ４ １卷 第 １ 期 ２ ０ １ ４年 １ 月
计
算
机
科
学
Ｖｏ １ ． ４ １ Ｎｏ ． １
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｊ ａ ｎ ２ ０ １ ４
基于 ３ － ｌ ａ ｙ ｅ ｒ中心 度 的社 交 网 络 影 响 力最 大 化 算 法
王 俊 余 伟 胡亚 慧 李石君
ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｓ ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｎ ｅ ｓ ｓ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｆ ｌ ｕ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ， ｂ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｍｕ ｃ ｈ ｈ ｉ ｇ ｈ ｔ ｏ ｏ ． Ａｓ ａ ｔ ｒ ａ ｄ ｅ ｏ ｆ ｆ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｗ－ ａ ｃ ｃ ｕ — ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｔ ｉ ｍｅ － ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｉ ｎ ｇ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｓ ， ｗｅ ｄ ｅ ｆ ｉ ｎ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ３ － ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ ｒ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ —
用户互动表示下的影响力最大化算法
第7期
张萌等：用户互动表示下的影响力最大化算法
1965
推理的功能。Preozzi 等［3］在 2014 年提出了基于网络的表示学 习模型 DeepWalk，该模型是受到 Mikolov 等［4］在 2013 年提出 的用于自然语言处理的经典模型 Word2vec 的启发，将网络中 的节点看作单词，将利用随机游走生成的节点序列看作一个 句子，通过 SkipGram 模型的学习得到节点的向量表示。在社 交网络中利用这些向量表示可以进行商品个性化推荐、节点 分类、节点间链路预测和兴趣社区发现等。之后，一些学者在 DeepWalk 的基础上提出了 Node2vec［5］、LINE［6］和 Struc2vec［7］ 等网络表示学习模型。图 1 展示了网络表示学习模型的流 程，可以看出网络表示学习为后续的社交网络研究开辟了新 方向。
DOI：10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2020081225
用户互动表示下的影响力最大化算法
张 萌，李维华*
（云南大学 信息学院，昆明 650504） （ ∗ 通信作者电子邮箱 lywey@163. com）
摘 要：影响力最大化问题旨在社交网络中选取一组有效的种子用户，使信息通过这些用户能够达到最大范围的 传播。传统影响力最大化问题的研究依赖于特定的网络结构和扩散模型，而经过人工处理的简化网络和建立在假设 之上的扩散模型在评估用户真实影响力时存在较大局限。为解决该问题，提出一种基于用户互动表示的影响力最大 化算法（IMUIR）。首先，根据用户互动痕迹进行随机采样，构造用户上下文对，并经过 SkipGram 模型训练得到用户的 向量表示；然后，利用贪婪策略，根据源用户自身的活跃度和这些用户与其他用户的交互联系度选择最佳种子集。为 验证 IMUIR 的有效性，将其与 Random、AC、Kcore 和 Imfector 在 2 个拥有真实互动信息的社交网络上进行对比实验。 结果表明，利用 IMUIR 选出的种子集质量更高，产生的影响传播范围较广，且在 2 个数据集上表现稳定。
基于关键节点的影响力最大化算法
随着互联网技术的发展，人们生活的各方面都已经受到了社交网络的深入影响，同时，作为一种新 型的营销方式，社交网络营销被各个商家所青睐。病毒营销［1］，即口口相传的营销模式，逐渐成为市场 营销中的一种典型的营销方式。在现实社会中，社交网络的营销信息正是借助每个个体的影响力完成最 大限度的传播。由此产生的相关问题成为研究的热点，而考察如何实现社交网络最大化问题成为研究的 重点。
1004046354@ qq． com； 通讯作者： 董立岩（ 1966— ） ，男，长春人，吉林大学教授，博士生导师，主要从事数据挖掘研究， （ Tel） 86-15943013891（ E-mail） dongly@ jlu． edu． cn。
第2 期
王越群，等： 基于关键节点的影响力最大化算法
了 其 高 精 度 与 运 行 效 率 高 的 特 点 ，同 时 也 优 化 了 算 法 的 时 间 复 杂 度 和 空 间 复 杂 度 。 通 过 两 个 有 效 的 实 验 数
据集对算法进行验证，结果表明改进的算法可以大幅度降低算法的运行时间，且对算法的精度影响很小。
关键词： 社交网络； 关键节点； LDAG 算法
文章编号： 1671-5896（ 2019） 02-0162-06
Vol． 37 No． 2 Mar． 2019
基于关键节点的影响力最大化算法
王越群1a，于 健1a，邹跃鹏1a，李永丽2 ，董立岩1a，1b
（ 1． 吉林 长春 130012； 2． 东北师范大学 信息科学与技术学院，长春 130117）
2． School of Information Science and Technology，Northeast Normal University，Changchun 130117，China）
《2024年论文影响力的预测方法研究》范文
《论文影响力的预测方法研究》篇一一、引言随着学术研究的深入发展，论文已成为学术交流与传播的主要载体。
因此，论文影响力的预测变得至关重要。
本文旨在研究并探讨一种科学有效的论文影响力预测方法，以期为学术界提供有益的参考。
二、研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，学术界对论文影响力的评估需求日益增长。
准确预测论文影响力对于提高学术水平、促进科研创新以及合理配置科研资源具有深远意义。
目前，已有多种论文影响力评估方法，但它们仍存在一定局限性，如主观性较强、缺乏客观性等。
因此，研究并改进论文影响力预测方法具有重要意义。
三、文献综述在过去的几十年里，国内外学者对论文影响力预测方法进行了广泛研究。
主要包括基于引文分析的方法、基于作者背景的方法、基于内容分析的方法等。
这些方法各有优缺点，如引文分析方法可以客观地反映论文的引用情况，但无法全面反映论文的实际影响力。
作者背景方法虽然可以弥补引文分析方法的不足，但过于依赖专家经验和主观判断。
因此，有必要对这些方法进行改进和优化。
四、研究内容与方法（一）研究内容本文的研究内容主要包括以下几个方面：首先，分析现有论文影响力预测方法的优缺点；其次，结合多种预测方法，提出一种综合性的论文影响力预测模型；最后，通过实证研究验证该模型的有效性。
（二）研究方法1. 文献调研法：对现有论文影响力预测方法进行系统梳理和总结，了解国内外研究现状。
2. 数据分析法：利用数据挖掘和机器学习技术，收集和分析论文的相关数据，如引用次数、作者背景、发表时间等。
3. 实证研究法：选择合适的样本，验证所提出的论文影响力预测模型的有效性。
五、模型构建与算法设计（一）模型构建本文提出了一种综合性的论文影响力预测模型。
该模型结合了引文分析、作者背景和内容分析等多种方法，通过机器学习算法对相关数据进行训练和优化，从而实现对论文影响力的预测。
（二）算法设计在算法设计方面，本文采用了决策树、支持向量机、神经网络等机器学习算法。
社交网络中的信息传播模型及影响力分析
社交网络中的信息传播模型及影响力分析在当今数字化社会中，社交网络的快速发展推动了信息的广泛传播和交流。
人们可以通过社交媒体平台分享观点、新闻和个人经历，从而形成复杂的信息传播网络。
了解社交网络中的信息传播模型和影响力分析对理解社交媒体的社会和文化影响具有重要意义。
一、信息传播模型1. 群体扩散模型群体扩散模型是社交网络中常见的信息传播模型之一。
根据该模型，信息从一个节点开始扩散，并通过与其连接的节点逐渐传播到整个网络。
这种模型适用于具有高度相互联系的社交网络，其中信息可以快速传播到大量用户。
2. 阈值模型阈值模型认为，当一个节点接收到足够数量的朋友转发某条信息时，会激发该节点转发该信息的行为。
这种模型与现实生活中的传统传媒相似，例如朋友圈中的推荐和分享。
3. 瀑布模型瀑布模型指的是信息在社交网络中从上层节点向下层节点传播的模型。
在这种模型中，少数节点会以瀑布效应的方式将信息传播给更多的节点。
通常情况下，影响力较大的个体会在社交网络中起到关键作用，他们的转发行为决定了信息的扩散和影响力。
二、影响力分析1. 节点度中心性节点度中心性是衡量节点在社交网络中的重要性的指标之一。
它表示一个节点与其他节点之间直接连接的数量。
在信息传播中，具有高节点度中心性的个体通常具有更大的影响力，他们的转发行为更容易引起其他用户的关注和模仿。
2. 节点介数中心性节点介数中心性是衡量节点在社交网络中的控制能力的指标之一。
它表示一个节点在网络中作为中介的频率。
具有高节点介数中心性的个体在信息传播中扮演了关键的角色，信息需要通过他们才能传达到其他不直接相连的节点上。
3. 影响力最大化算法影响力最大化算法用于识别社交网络中最具有影响力的个体。
这些算法可以通过计算每个节点的潜在影响力并选择具有最高潜在影响力的节点来确定。
通过掌握关键节点的信息传播行为，可以最大程度地扩散信息。
三、社交网络的文化和社会影响社交网络的信息传播模型和影响力分析对于理解其对文化和社会的影响具有重要意义。
基于社区结构的影响力最大化算法
基于社区结构的影响力最大化算法作者：郭进时汤红波吴凯杨森来源：《计算机应用》2013年第09期摘要：现有的社会网络影响力算法及模型的较高的时间复杂度已不适用于网络规模不断壮大的社会网络服务。
针对上述问题，提出了一种基于网络社区结构的影响力最大化算法。
首先评估各个社区中节点的影响力，挖掘其核心节点成员；继而在核心节点集和连接社区间的弱纽带节点中选取若干具有影响潜力的初始节点集，使其以最小的代价让信息在网络中得到最广泛的传播。
实验结果表明：该算法不仅大大降低了时间复杂度，还获得了接近贪心算法的影响范围，影响覆盖率达到了90%以上。
关键词：社会网络；影响力；社区结构；弱纽带；信息传播中图分类号：TP301.6文献标志码：A0引言社会网络的研究最早起源于人文社会学，随着计算机技术的飞速发展备受关注，社会网络产品不断涌现。
近来以微博、人人等为代表的社会网络平台发展迅猛，为社会网络研究提供了海量的数据信息。
在庞大的网络规模下，对社会网络影响力模型及其算法的研究有利于更好地管控网络带来的负面因素以及更好地利用网络带来的正面效益。
如网络舆情监控中如何有效地防止各种有害信息在网络中迅速传播；商业领域的“口碑效应”和“病毒式营销”引出的影响力最大化问题等。
现有的影响力评估方法主要分为两大类：1）基于网页PageRank的改进排名算法，如文献[1]为了评估社会网络中个人的影响力，依据用户的好友数量及质量提出了UserRank模型；文献[2]充分考虑了用户之间的互动关系，扩展了PageRank算法来确定用户的最终影响力；文献[3]通过分析Twitter网络中传播内容和主题对用户影响力的影响，提出了基于主题内容的TwitterRank模型；文献[4]引入了博主传播因子的概念，设计了新的影响力排名算法InfluenceRank来评估用户影响力；文献[5]通过对微博网络的信息传播行为进行分析，提出了一种WeiboRank用户传播影响力识别算法。
基于拓扑势的影响力最大化算法
收稿日期：2019-0417；修订日期：20191211 基金项目：国家自然科学基金青年基金项目（622814971） 作者简介：王秀芳（1965 -）,女，山东临沂人，硕士，副教授，研究方向为数据库原理与应用；+通讯作者：牛炜南（1994 -），男，山东 荷泽人，硕士研究生，研究方向为机'学习、数据挖掘；孙承爱（1964-）,女，山东宁阳人，硕士，副教授，研究方向为软件工程、信息 管理；仇丽青（1978-）,女，山东德州人，博士，副教授，研究方向为社交网络’E-mail： 94186359@
/引言
近年来，很多大型社交网络不断涌现，人们可以通过 微信，qq和微博等社交网络获取有价值的信息。于是&商 家趋向于在社交网络上发布广告信息，让信息通过社交网 络传播的更广。例如，商家在想要推销一款产品时，首先 选择一些有影响力的人来接受它们，让他们推荐给自己的 朋友，朋友的朋友，依次影响更多的人购买这款产品，这 就是“口碑效应2最近比较流行一种职业-美妆博主，他 们通过在线试妆，根据用户的要求试该产品，然后分析其 产品的优点，推荐该产品，使得很多人对此产品满意， 主动去抢购该产品，最终使得产品库存不足，那么，这 些商家如何选择合适的美妆博主为他们试妆，使得产品 推广的更好，这就是“影响力最大化问题2当然，社
Influence maximization algorithm based on topology potential
WANG Xiu-fang, NIU Winan+ & SUN Cheng-ai, QIU Li-qing
(College of Computer Science and Engineering& Shandong University of Science and Technology & Qingdao 266510 & China)
影响力最大化智能优化算法及应用研究
影响力最大化智能优化算法及应用研究影响力最大化是社交网络分析中的一个重要问题，其目标是通过选择一组种子节点，使得在给定的初始影响力条件下，能够最大化广泛信息传播的范围。
为了解决这个问题，研究者们提出了各种智能优化算法，并将其应用于社交网络的影响力最大化任务中。
一、影响力最大化问题的定义影响力最大化是指在给定的社交网络中，选取一定数量的种子节点，使得在初始影响力条件下，最大化信息传播的范围。
影响力的传播可以通过社交网络中的节点之间的关系进行传递，比如一个人转发微博，就可以将信息传播给他的粉丝，从而影响他们的行为。
影响力最大化问题是一个NP-hard问题，即在多项式时间内无法找到一个精确解。
因此，研究者们开始探索各种智能优化算法来近似求解这一问题。
二、智能优化算法及其应用1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟优胜劣汰的自然选择机制，寻找最优解。
在影响力最大化问题中，可以将种子节点的选择看作是一个优化过程，通过遗传算法对种子节点进行选择和变异，可以得到一个接近最优解的结果。
2. 蚁群算法蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息素的作用，以及蚂蚁之间的正反馈和负反馈机制，来寻找最优解。
在影响力最大化问题中，可以将种子节点的选择看作是蚂蚁寻找食物的过程，通过蚁群算法可以找到一组最具有影响力的种子节点。
3. 神经网络算法神经网络算法是一种通过训练模型来拟合数据特征，并能够进行预测的算法。
在影响力最大化问题中，可以通过神经网络算法，将节点之间的关系和影响力进行建模，进而预测出最大化影响力的种子节点。
三、案例分析为了验证智能优化算法在影响力最大化问题中的应用效果，我们选取了一个真实的社交网络数据集进行实证分析。
在这个社交网络中，我们选取了1000个节点作为初始种子节点，并通过遗传算法、蚁群算法和神经网络算法进行优化求解。
结果表明，三种算法在影响力最大化问题中均取得了不错的效果，但蚁群算法相对于其他两种算法来说，更能够找到更具有影响力的种子节点。
社交网络影响力最大化研究综述
社交网络影响力最大化研究综述社交网络影响力最大化研究综述摘要近年来，随着互联网的发展，社交网络得到飞速的发展并且得到人们越来越多的关注。
许多研究工作致力于社交网络的分析，社交网络中的影响力传播问题的研究具有很实际的现实意义，它在市场营销、广告发布、舆情预警以及社会安定等方面有十分重要的应用。
因此，本文对社交网络影响力最大化问题的定义、传播模型和算法的研究现状进行了调研分析，希望对社交网络影响力最大化问题有一个整体的认识。
关键词社交网络；影响力；传播模型；病毒式营销1引言近年来，随着互联网和个人电脑的普及，Facebook、Flikr、Twitter、人人网、新浪微博等社交网络得到迅速发展，社交网络也成为研究的热点。
社交网络分析从19世纪20年代早期开始发展，主要研究社会实体之间的关系，经过几十年多个学科领域的许多学者的努力，社交网络的相关研究也随着可获取的数据量的飞速增长及计算能力的大幅度提高取得了显著的成果，社交网络已经形成了比较完善的研究体系。
社交网络中的网络社区结构问题、重叠社区发现问题、影响力最大化问题、节点聚类问题等。
但社交网络中丰富的数据也给知识发现和数据挖掘领域带来前所未有的挑战和机会。
社交网络[1]是通过网络这一载体把人们连接起来，从而形成具有某一特点的团体，是指由个体及个体之间的关系所组成的一个复杂网络，这种复杂的社会结构对信息的传播和扩散起着至关重要的作用，当一个人采纳一个新的思想或接受一种产品时，他会向他的朋友或同事推荐，某些人可能会接受或采纳他的推荐，并进一步向他们自己的朋友或同事推荐，这个过程称为传播或扩散。
一个人的行为在很大程度上取决于周边的朋友或同事的决定。
社交网络是复杂网络的一种类型，文献[2]中详尽的介绍了复杂网络的相关理论和知识。
社交网络中的影响力最大化问题的研究有着十分重要的现实意义，它在市场营销、广告发布、舆情预警以及社会安定等方面有十分重要的应用。
影响力最大化问题[3, 4]的提出要追溯到对于“病毒式营销”[5-7]和“口碑效应”[8-10]的研究，社交网络影响力最大化问题首次由Domingos和Richardson提出的[3, 4]，影响力最大化问题可概括为：给定一个社交网络图和一种特定的影响力传播模型，给定初始的传播节点个数，如何在网络上确定这些初始的节点集合(这些集合中的节点初始时是被激活的)，然后遵循影响力节点的传播机制，从这些集合中的节点开始传播，使最终被影响的节点数目达到最多，其形式化的表述如下：给定一个社交网络G(V, E)，V为节点集合，E为边的集合，对于给定参数k，k是一个正整数，如何从网络G中选择k个初始节点结合A，满足|A|=k且A?V，按照某种传播策略，由这k个初始的节点开始影响其它节点，并使最终被影响的节点数目达到最大，用如下形式表示：σ=?max{(),||,}A A k A V为集合A最终影响的节点数目。
基于跳步的增量式影响力最大化算法
2021年1月计算机工程与设计Jan.2021第42卷第1期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.42No.1基于跳步的增量式影响力最大化算法黄颖，梁春泉+,杨泽宽，曹晓旭，武文君（西北农林科技大学信息工程学院，陕西杨陵712100）摘要：对动态在线社交网络中的影响力最大化问题进行研究，提出一种基于跳步的增量式算法，快速跟踪动态网络最具有影响力的用户集。
为应对网络结构变化，基于跳步，一方面评估变化用户影响力上限值，快速识别和保留无需变动的影响力用户；另一方面增量式地计算有潜力用户的实际影响力，替换不再属于最具影响力的用户。
在真实数据集上进行实验和分析，其结果表明，相比其它最新同类算法，所提算法能以更快速度在动态网络中维护最具影响力用户集。
关键词：影响力最大化；社交网络；基于跳步的增量式算法；动态网络；用户集合中图法分类号：TP301.6文献标识号：A文章编号：1000-7024（2021）01-0089-07doi：10.16208/j.issnl000-7024.2021.01.014Hop-based incremental influence maximization algorithm HUANG Ying,LIANG Chun-quan+,YANG Zekuan,CAO Xiao-xu,WU Wen-jun (College of Information Engineering,Northwest A&F University,Yangling712100,China)Abstract：To solve the problem of influence maximization in dynamic online social networks&a hop-based incremental algorithm was proposed to track the most influential users of the networks.To respond to the continuously changing of topologies&based on hop propagation&the upper bounds of the influence spread of users related to the changing were evaluated&and influence users who maintained the same were identified and retained.The influence gains of potential users were calculated incrementally&and the users who were no longer the most influential were updated.Experiments were conducted on real data sets.The results show that the proposed algorithm sustains the most influential users in dynamic networks significantly faster than the state-of-the-arts methods.Key words：influence maximization；social networks；hop-based incremental algorithm；dynamic networks；user set/引言影响力最大化是在线社交网络中的重要问题，对口碑营销、舆情控制等众多应用的实施起着关键性作用给定一个网络和参数4该问题旨在找出其中人个用户，在某种传播模型下发起信息传播，使得最终受影响用户总数最大化34*。
基于多层网络表示学习的影响力最大化研究
基于多层网络表示学习的影响力最大化研究基于多层网络表示学习的影响力最大化研究摘要：随着社交网络的兴起，人们逐渐意识到在社交网络中发挥影响力的重要性。
影响力最大化问题旨在在给定的社交网络中找到最能影响其他用户的一组种子节点，以实现特定目标，如传播信息或推广产品。
针对这一问题，本文提出了一种基于多层网络表示学习的影响力最大化方法。
通过将网络表示学习技术与多层网络融合，我们能够更好地捕捉节点在网络中的多重关系，并提高影响力最大化的效果。
1. 引言社交网络已经成为了在线社交和信息传播的重要平台。
在社交网络中，我们经常希望找到一些节点集合，使得通过激活这些节点，信息能够迅速传播给更多的人。
这个问题被称为影响力最大化。
迄今为止，已经有很多方法被提出来解决这个问题，如贪心算法和启发式算法。
然而，现有方法的性能受到两个限制。
首先，它们通常假设节点之间只有一种关系，而忽略了节点在网络中的多层次关系。
其次，它们没有利用节点的特征信息，导致不能充分挖掘节点的潜在影响力。
2. 方法为了解决上述问题，我们提出了一种基于多层网络表示学习的影响力最大化方法。
我们使用了一种流行的网络表示学习算法，如DeepWalk或Node2Vec，来学习节点在网络上的低维表示。
然后，我们将这些低维表示与节点的特征信息进行融合，以更好地反映节点的多重关系和特征。
首先，我们使用网络表示学习算法来学习每个节点的低维向量表示。
该算法通过模拟随机游走的方式在网络上采样路径，并将路径序列作为节点的上下文信息。
然后，使用Skip-gram模型或其他相关模型来学习节点的向量表示。
通过这种方式，我们可以将节点映射到一个低维空间，使得节点在网络中的关系能够更好地被捕捉。
然后，我们通过特征融合模块将节点的特征信息与其低维向量表示结合起来。
这样做的目的是充分利用节点的特征信息，以增强节点的表达能力。
我们可以使用集成学习方法或神经网络模型来实现特征融合。
最后，我们针对影响力最大化问题提出了基于多层网络表示的优化目标函数。
基于社交网络的影响力最大化算法
基于社交网络的影响力最大化算法
王璿;张瑜;周军锋;陈子阳
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2022(43)8
【摘要】影响力最大化问题研究在给定传播模型下如何选取社交网络中的一组种子用户,使信息通过这些用户实现最大范围的传播。
现有算法主要存在2个问题:一是由于影响范围有限、时间复杂度高,难以适用于大规模社交网络;二是仅局限于特定传播模型,只能解决单一类型社交网络下的影响力最大化问题,当使用在不同类型社交网络上时效果较差。
对此,基于2个经典影响力传播模型,结合反向影响采样技术,提出一种高效的影响力最大化(MTIM)算法。
为验证MTIM算法的高效性,将其与IMM、TIM和PMC等贪心算法,以及OneHop和Degree Discount等启发式算法在4个真实社交网络上进行对比实验,结果表明MTIM算法能够提供〔1-1/e-ε〕近似保证,显著扩大影响范围,并有效提高运行效率。
【总页数】13页(P151-163)
【作者】王璿;张瑜;周军锋;陈子阳
【作者单位】东华大学计算机科学与技术学院;上海立信会计金融学院信息管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于NVPA算法的社交网络影响力最大化算法
2.一种改进的社交网络影响力最大化算法
3.边缘覆盖去重的社交网络影响力最大化算法
4.基于3-layer中心度的社交网络影响力最大化算法
5.基于阈值的社交网络影响力最大化算法
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主讲人：庄云蓓
目录
1
文献综述撰写一般格式
2
影响力最大化问题研究综述
3
待解决问题
文献综述撰写一般步骤
• 文献综述定义： 是在对文献进行阅读、选择、比较、分类、分析和综合的 基础上，研究者用自己的语言对某一问题的研究状况进行综 合叙述的情报研究成果。文献的搜集、整理、分析都为文献 综述的撰写奠定了基础。 • 文献综述格式一般包括：引言；正文；结论；附录。
正文
研究方法分析 • 影响力最大化问题的优化目标： 降低算法的时间复杂度（减少运行时间）： I. 先对网络节点进行分类筛选（踢掉度较小的节点；只选 取可达节点;先对网络进行社区划分；踢掉悬虚节点） II. 改进传播模型（选择合适的传播模型） 增强算法的可扩展性（对大规模网络适用） 增大影响范围（最终活跃节点的数目）
及基于社会网络拓扑结构的启发式算法两类（或按照影响
力最大化算法所采用的传播模型分为“基于LT模型的影最 大化算法”和“基于IC模型的最大化算法”两类）
正文
课题基本内容描述 • 影响力最大化问题描述：在给定的网络中给定初始活跃节 点的个数，影响力最大化问题为找到固定个数的活跃节点 集，经由特定的传播模型，使得最终活跃节点的数目达到 最大。
影响力最大化问题研究综述 引言
撰写原因及意义：1）影响力最大化问题的研究在营销学、 传播学以及社会学都十分有现实意义；2）影响力最大化 算法繁多，但缺乏系统的归类分析 ，这不利用掌握研究 现状，发现研究问题；3）为学位论文的研究做准备
主要内容：分别对国内国外的相关文献按照时间顺序进行 整理，按照文献中所提及的算法归为贪心算法及其改进以
引言
撰写正文
研究历史及现状（国内外研究现状）
课题基本内容描述
研究方法分析 已解决的问题和尚存的问题 研究前沿（发展趋势）
• 文献综述的结论： 文献研究的结论，概括指出自己对该课题的研究意见，存 在的不同意见和有待解决的问题等； • 文献综述的附录： 列出参考文献，说明文献综述所依据的资料
撰写思路-研究前沿
• 利用廖晓师姐的方法获得
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谢谢聆听
撰写思路-算法描述及分类
• 以时间为主线，将算法分为贪心算法及其改进和基于社会 网络拓扑结构的启发式算法： • 贪心算法的提出及缺点 • 贪心算法的改进 • 基于贪心算法的算法优缺点分析（优点：可以保证较大的 影响力范围；缺点：缺乏可扩展性，对于大型网络运行速 度很慢） • 基于社会网络拓扑结构的启发式算法 • 优缺点分析（优：算法运行速度快；缺：往往最终影响力 范围不理想）