话题感知下的跨社交网络影响力最大化分析

• 作者: 于戈 任思禹 寇月 申德荣 聂铁铮
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 话题感知 影响力最大化 线性阈值模型
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 741-752
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 8607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1709038

摘要

随着各种社交网站的不断涌现,在多社交网络上找到影响传播范围最大的一组用户,对产品推荐或产品推广具有重要作用.为提高产品推荐或推广的广度和精准性,提出了一种跨社交网络基于话题感知的影响力最大化处理方法M-TLTGreedy.首先,根据跨社交网络中的文本语义信息和用户间的社会关系来评价多社交网络中用户间关系,以此构建一个基于话题的跨社交网络图;然后,在线性阈值模型的基础上,设计了一个基于话题感知的跨社交网络影响力最大化模型M-TLT(multiple-topic linear threshold);接着,基于M-TLT模型,利用改进的启发式算法,进行初始用户集的选取;最后,基于大量数据集的实验,证明了该算法无论在影响范围和时间效率上均表现良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于戈	东北大学计算机科学与工程学院	426	6587	38.0	64.0
2	申德荣	东北大学计算机科学与工程学院	111	1289	18.0	32.0
3	寇月	东北大学计算机科学与工程学院	68	816	12.0	26.0
4	聂铁铮	东北大学计算机科学与工程学院	69	854	13.0	27.0
5	任思禹	东北大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0