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摘要:
根据在线社交网络中用户的历史行为进行信息传播的预测是当前研究的热点之一,然而传统的传播模型仅解释了信息在社交网络中的传播规律,不具备信息传播预测能力.Jaewan Yang和Jwe Leskovec根据未激活的用户会受到激活用户的影响,提出了线性影响力模型LIM(Linear Influence Model),但是LIM模型在信息传播的过程中只考虑了时间因素,忽略了信息在传播过程中的空间因素,即用户间的相互关系.首先引入社交网络中用户间距离的度量,并结合距离的度量对LIM模型进行了改进,提出了基于距离正则化的LIM模型,即d-LIM模型.真实数据集上的对比实验表明,d-LIM模型能获得更准确的预测结果.
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文献信息
篇名 一种基于用户距离改进的线性影响力传播模型
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 社交网络 影响力 传播预测
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 2016第六届中国数据挖掘会议
研究方向 页码范围 71-74
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 3179字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡国永 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 98 400 12.0 15.0
2 裴广战 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 3 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (21)
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研究主题发展历程
节点文献
社交网络
影响力
传播预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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