在線社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展引起了人們對信息傳播的廣泛關(guān)注,這對于現(xiàn)實生活中許多實際問題的應(yīng)用都起到了很大的作用。影響力最大化(Influence Maximization,IM)是信息傳播領(lǐng)域中的經(jīng)典問題,它旨在從網(wǎng)絡(luò)中選擇K個節(jié)點,通過特定的信息傳播模型,使得其在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生最大的影響范圍。然而,隨著社交媒體爆炸式增長,各種社交平臺不斷地涌現(xiàn),基于單一網(wǎng)絡(luò)的信息傳播已經(jīng)無法滿足人們的需求,這種變化的直接影響之一就是基于病毒營銷的應(yīng)用,如在單個網(wǎng)絡(luò)上進行產(chǎn)品的推廣,不能滿足推廣的廣度要求,很可能單個網(wǎng)絡(luò)上的用戶數(shù)量無法達到推廣的目標人群,或者廣告公司期望在多個網(wǎng)絡(luò)平臺上找到K個用戶,以最大限度地擴大傳播范圍。因此,跨社交媒體平臺的信息傳播逐漸成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的焦點。豐富的社交網(wǎng)絡(luò)既給人們在社交需求方面提供便利,又給一些企業(yè)在產(chǎn)品營銷方面提供新的思路。它使得一些公司通過網(wǎng)絡(luò)營銷的方式來選擇一些有影響力的用戶,并通過這些用戶利用網(wǎng)絡(luò)社交等方式向其他用戶推薦該產(chǎn)品,最終使得在互聯(lián)網(wǎng)上了解或購買該產(chǎn)品的人數(shù)達到最大化。與傳統(tǒng)的產(chǎn)品推廣方法相比,該方法具有投資少、廣告投放精準等優(yōu)點。盡管有著巨大...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 節(jié)點影響力度量
        1.2.2 影響力最大化問題
        1.2.3 多目標進化方法
    1.3 本文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新點
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 論文相關(guān)理論基礎(chǔ)知識
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念及定義
        2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示
        2.1.2 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的基本概念
    2.2 多層網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.1 多層網(wǎng)絡(luò)的定義與表示
        2.2.2 多層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
    2.3 影響力最大化問題
        2.3.1 影響力最大化的問題定義
        2.3.2 影響力最大化問題評價指標
    2.4 影響力傳播模型
        2.4.1 獨立級聯(lián)IC模型
        2.4.2 線性閾值LT模型
    2.5 節(jié)點影響力度量
    2.6 多目標優(yōu)化問題
        2.6.1 多目標問題的定義與描述
        2.6.2 多目標問題的解決方法
第3章 多層網(wǎng)絡(luò)中影響力最大化問題建模
    3.1 問題描述
    3.2 多層網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
    3.3 問題定義
第4章 基于多目標演化計算影響力最大化算法
    4.1 種群初始化
    4.2 演化操作
        4.2.1 染色體編碼
        4.2.2 遺傳算子
    4.3 IMA-NSGA-II算法
第5章 實驗結(jié)果與分析
    5.1 實驗數(shù)據(jù)集
        5.1.1 數(shù)據(jù)集獲取
        5.1.2 數(shù)據(jù)集預(yù)處理
        5.1.3 實驗參數(shù)設(shè)置
    5.2 多目標進化過程
    5.3 實驗結(jié)果分析
        5.3.1 真實數(shù)據(jù)集上的影響范圍結(jié)果
        5.3.2 真實數(shù)據(jù)集上的運行時間
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士期間的研究成果
致謝



本文編號：4000063