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時間傳播網(wǎng)絡(luò)中受影響頂點的預(yù)測

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  受影響頂點預(yù)測是信息傳播研究的一個基本問題,在廣告推薦、流行病預(yù)測和社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播等研究中都有廣泛的應(yīng)用。對于廣告商而言,在廣告發(fā)布后需要獲知被該廣告影響的用戶,從而進(jìn)行廣告評估,制定營銷策略。在流行性疾病和計算機(jī)病毒傳播中,需要快速確認(rèn)并處理感染者,從而控制病毒傳播。但由于信息傳播具有隨機(jī)性和不確定性,有效預(yù)測出受影響者較為困難,因此本文將受影響頂點預(yù)測與頂點狀態(tài)驗證相結(jié)合來預(yù)測發(fā)現(xiàn)受影響頂點,從而確定信息的擴(kuò)散范圍。但頂點狀態(tài)驗證需要對頂點的屬性進(jìn)行分析,這會耗費大量計算資源,且在許多應(yīng)用中允許的驗證次數(shù)往往是有限的。

  本文研究時間傳播網(wǎng)絡(luò)( Temporal Diffusion Network.TDN)中受影響頂點的預(yù)測問題。首先給出受影響頂點預(yù)測問題的形式化定義,然后設(shè)計基于頂點受影響概率的啟發(fā)式預(yù)測算法IPH,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合廣度優(yōu)先遍歷( Breath First Search,BFS)頂點選擇策略進(jìn)一步提出相鄰頂點受影響概率啟發(fā)式預(yù)測算法AIPH,最后在模擬數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗。

時間傳播網(wǎng)絡(luò)中受影響頂點的預(yù)測

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