社交网络信息发布中的种子节点集合优化问题研究

论文摘要

随着互联网技术的发展,社交网络逐渐成为人际间信息交换的主要媒介和信息发布的广阔平台。信息在社交网络中的传播过程具有传播速度快,传播成本低等特点。因此,基于社交网络的信息发布问题研究对于社会舆情管理以及商业营销等领域具有重要的意义。吸引了学术界与工业界的大量关注,成为国内外研究的热点领域。现存的研究通常是基于特定的信息传播模型,利用社交网络中的节点的网络结构属性以及特定算法对信息发布问题进行建模并求解。上述方案为解决信息发布问题提供了一种可行的思路,但是仍然存在着一些不足。例如,求解过程中没有将待发布信息所涉及的话题属性考虑在内,没有考虑信息传播过程中发生的资源消耗以及上述方案的时间复杂度过高难以应用于大型社交网络的信息发布问题的求解等。本文针对已有研究中存在的不足对基于社交网络的信息发布问题进行了研究。本文的主要工作包括以下几部分:(1)在模拟社交网络中的信息传播过程时,将待发布信息(目标信息)所涉及的话题属性考虑在内,提高了对信息传播过程和最终传播范围的模拟精度。(2)在构建优化模型过程中,将信息传播过程中发生的资源消耗(传播成本)考虑在内,将信息发布问题建模为以信息传播范围和信息传播成本为优化目标的多目标优化模型,同步对信息传播范围和信息传播成本进行优化。(3)针对社交网络的复杂性和信息发布问题难以求解的特性,本文开发了一种可以快速收敛的多目标差分进化算法,缩短了信息发布问题的求解时间,提高了算法的可扩展性。(4)在真实社交网络数据集合上,对本文提出的求解方案和优化算法进行了验证实验。最终实验结果表明本文提出的求解方案可以获得具有最小传播成本和最大传播范围的最优解,同时本文提出的求解方案的时间复杂度更低。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 郭建彬

导师: 陈富赞

关键词: 社交网络,信息发布,多目标优化模型,多目标进化算法

来源: 天津大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学,数学

单位: 天津大学

分类号: O224;O157.5

DOI: 10.27356/d.cnki.gtjdu.2019.000006

总页数: 62

文件大小: 2545K

下载量: 37

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标签：社交网络论文;  信息发布论文;  多目标优化模型论文;  多目标进化算法论文;