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基于线性阈值模型的影响力传播权重学习

郭静 曹亚男 周川 张鹏 郭莉

郭静, 曹亚男, 周川, 张鹏, 郭莉. 基于线性阈值模型的影响力传播权重学习[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(8): 1804-1809. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00090
引用本文: 郭静, 曹亚男, 周川, 张鹏, 郭莉. 基于线性阈值模型的影响力传播权重学习[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(8): 1804-1809. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00090
Guo Jing, Cao Ya-Nan, Zhou Chuan, Zhang Peng, Guo Li. Influence Weights Learning under Linear Threshold Model in Social Networks[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(8): 1804-1809. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00090
Citation: Guo Jing, Cao Ya-Nan, Zhou Chuan, Zhang Peng, Guo Li. Influence Weights Learning under Linear Threshold Model in Social Networks[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(8): 1804-1809. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00090

基于线性阈值模型的影响力传播权重学习

doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00090
基金项目: 

中国科学院战略性先导科技专项(XDA06030200),中国科学院信息工程研究所科研项目(Y3Z0062101)和国家自然科学基金青年基金(61003167)资助课题

Influence Weights Learning under Linear Threshold Model in Social Networks

  • 摘要: 度量用户间影响力对商品的营销和推广具有重要作用。然而,已有工作通常假设用户之间的相互影响行为是独立的,忽略了影响力在传播过程中具有的累积效应。为解决此问题,该文在线性阈值模型的框架下,提出一种影响力传播权重的计算方法。该方法将社交网络中用户的历史行为日志看作样本,借鉴最大似然估计的思想对用户间影响力学习问题建模,并设计一种优化的粒子群算法对问题求解。实验使用真实数据验证了该方法的有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-01-15
  • 修回日期:  2014-04-24
  • 刊出日期:  2014-08-19

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