一種考慮時(shí)延約束的社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種考慮時(shí)延約束的社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選 取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不僅為我們帶來了生活上的便捷，而且使我們交流與溝通方式產(chǎn)生 了巨大的變化。隨著越來越多的人使用諸如移動(dòng)終端等更加便捷的數(shù)據(jù)交換設(shè)備，交友與 分享智慧的途徑變得更加豐富多樣，社會結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜，人與人之間的聯(lián)系也變得更 加緊密。一般情況下，通過在線社會網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的聯(lián)系，信息可以以極快的速度和極小 的代價(jià)進(jìn)行傳播。正因?yàn)槿绱?，影響力在社會網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散和傳播為病毒式營銷帶來了前 所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，如何找到初始用戶群體使得信息最終的影響傳播范圍最大已成為熱 點(diǎn)研究領(lǐng)域之一。
[0003] 對于大型網(wǎng)絡(luò)中初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選取的問題被定義為影響力最大化問題。在現(xiàn)實(shí) 社會網(wǎng)絡(luò)中，話題的關(guān)注與談?wù)摕岫葧S著時(shí)間的推移呈現(xiàn)衰減的特性，在影響力傳播的 同時(shí)，商家往往追求的是在一段時(shí)期或者一定傳播代價(jià)范圍內(nèi)影響力傳播覆蓋范圍的最大 化。當(dāng)前大部分的研究工作都是基于對傳統(tǒng)經(jīng)典影響力級聯(lián)模型的優(yōu)化，或者對啟發(fā)式算 法的準(zhǔn)確度進(jìn)行改進(jìn)，對于影響力的評估則主要基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)度值，時(shí)延約束條件 以及傳播時(shí)延的特性則很少被挖掘并應(yīng)用于對初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的評估中。
[0004] 針對上述不足，提出一種考慮時(shí)延約束的社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選取方法，針對 時(shí)延約束的影響力最大化問題進(jìn)行研究，加入見面概率來描述影響力在相鄰節(jié)點(diǎn)之間傳播 延遲的特性。該方法結(jié)合了見面概率，條件激活概率以及影響力隨時(shí)間衰減的特性對節(jié)點(diǎn) 之間的影響力進(jìn)行評價(jià)，并將其優(yōu)化應(yīng)用在相鄰節(jié)點(diǎn)之間的信用分配評估過程之中。最后 結(jié)合貪心思想得到初始社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合。已知節(jié)點(diǎn)之間的見面事件是它們發(fā)生 影響作用的前提和必要條件，并且一個(gè)節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)刻只能和一個(gè)出鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)生碰面并 嘗試激活。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是提出一種考慮時(shí)延約束的社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選取方法 (CDTC)，使用信用分布過程結(jié)束后積累在節(jié)點(diǎn)上的信用值作為節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵性的衡量標(biāo)準(zhǔn)。提 出傳播增量路徑對節(jié)點(diǎn)之間因嘗試見面并激活而產(chǎn)生的信息傳播阻礙作用進(jìn)行評價(jià)。結(jié)合 見面概率，條件激活概率以及影響力隨時(shí)間衰減的特性對節(jié)點(diǎn)之間的直接信用分布進(jìn)行優(yōu) 化分配，并且結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和用戶行為記錄對信用分布和影響力的傳播過程進(jìn)行構(gòu)建，最 后結(jié)合貪心思想遞歸選取邊際收益最大的節(jié)點(diǎn)得到社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合。具體步驟 如下：
[0006] 步驟1 :將用戶行為記錄用L表示，社會網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的關(guān)系用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖G = (V，E)表示，其中V代表網(wǎng)絡(luò)中的全部節(jié)點(diǎn)的集合，E表示網(wǎng)絡(luò)中全部邊的集合；
[0007] 步驟2 :計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中相鄰節(jié)點(diǎn)之間的綜合激活概率，具體過程如下：設(shè)定事件A表 示相鄰節(jié)點(diǎn)之間的見面事件，概率為m，事件B表示見面成功條件下相鄰節(jié)點(diǎn)之間激活成功 的事件，概率為α。由貝葉斯定理可得條件概率同= 1-/^1^) = #，即節(jié)點(diǎn)未被相 鄰且已處于激活狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)激活的條件下兩節(jié)點(diǎn)未發(fā)生見面的概率，其中2和S分別為事 件A的和事件B的對立事件。令事件C表示節(jié)點(diǎn)發(fā)生見面但并未被相鄰節(jié)點(diǎn)激活的事件， 綜合考慮條件概率以及條件概率=，計(jì)算似然函數(shù)： \ -rna I - ma
[0008] 取對數(shù)似然函數(shù)，并取關(guān)于參數(shù)α的梯度，令梯度等于0,得到m與α之間的關(guān)系 為;》-；假設(shè)圖中存在一條行為傳播路徑P = Iv1, V2, V；5,…，VtJ，其中相鄰節(jié)點(diǎn)之間的 Δ - U (X 邊（Vi，Vj) e Ρ，則節(jié)點(diǎn)Vi對節(jié)點(diǎn)'j的綜合激活概率％<5
[0009] 步驟3 :使用sigmoid函數(shù)模擬影響力隨時(shí)間衰減的特性，對影響力進(jìn)行平滑衰減 變換，并以此作為相鄰節(jié)點(diǎn)之間分配直接影響力的依據(jù)，即分配給節(jié)點(diǎn)V i讓其影響節(jié)點(diǎn)V _j 的直接信用計(jì)算如下：
[0010] 其中a代表特定的行為，tvi (a)和分別代表節(jié)點(diǎn)Vi和節(jié)點(diǎn)V 執(zhí)行行為a的時(shí) 刻；當(dāng)兩者的之間的時(shí)間跨度越大時(shí)，表明分配的信用值越小，\對V 的影響力也就越弱；
[0011] 步驟4:通過遍歷用戶行為記錄L，針對不同的行為，將節(jié)點(diǎn)之間反復(fù)見面并 嘗試激活對行為傳播的時(shí)間阻礙作用轉(zhuǎn)嫁為傳播增量路徑長度的計(jì)算；其計(jì)算過程如 下：已知相鄰兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間見面并嘗試激活的工作是獨(dú)立重復(fù)的伯努利試驗(yàn)，則節(jié)點(diǎn) Vj被節(jié)點(diǎn)V i首次成功激活之前節(jié)點(diǎn)V i-共嘗試見面并激活節(jié)點(diǎn)'j的試驗(yàn)次數(shù)服從幾 何分布，用隨機(jī)變量Α,ν，根據(jù)幾何分布的期望和方差得到隨機(jī)變量XvliV]的估計(jì)量為
，則對于行為a的傳播增量路徑PIPJ^長度為：
[0012] 步驟5 :沿著傳播增量路徑逆向?qū)β窂缴系墓?jié)點(diǎn)進(jìn)行信用值分配，PIPa (v，u)表示 對于行為a，節(jié)點(diǎn)V到節(jié)點(diǎn)u之間的傳播增量路徑；節(jié)點(diǎn)之間的信用分配采用級聯(lián)方式，對 于邊（W, u) e PIPa (V，U)，不僅節(jié)點(diǎn)w會被分配信用，節(jié)點(diǎn)w之前對于行為a的前任執(zhí)行者 也會被分配信用讓其影響節(jié)點(diǎn)u，同時(shí)結(jié)合時(shí)延約束條件τ將信用分配限制在一定范圍之 內(nèi)，從而簡化信用分布的復(fù)雜度，提高計(jì)算的效率；對于行為a和傳播增量路徑中任意的兩 個(gè)節(jié)點(diǎn)V和節(jié)點(diǎn)U，給予節(jié)點(diǎn)V讓其影響節(jié)點(diǎn)U的總信用計(jì)算如下： CN 105138667 A 說明書 3/8 頁
[0013] 節(jié)點(diǎn)w為節(jié)點(diǎn)u的入鄰居，length(PIPa(v, u))表示對于行為a，節(jié)點(diǎn)v到節(jié)點(diǎn)u 之間的傳播增量路徑長度，(a)為對于行為a，給予節(jié)點(diǎn)w讓其影響節(jié)點(diǎn)u的總信用； Nin(U)為節(jié)點(diǎn)u的入鄰居節(jié)點(diǎn)集合，yWiU(a)為對于行為a，給予節(jié)點(diǎn)w讓其影響節(jié)點(diǎn)u的 信用大?。幌嗨频?，給予初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合S讓其影響節(jié)點(diǎn)u的總信用計(jì)算如下：
[0014] 其中r\w(a)為對于行為a，給予初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合S讓其影響節(jié)點(diǎn)w的總信用；
[0015] 步驟6 :使用⑶代表信用分布函數(shù)，其值等于給予初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合S讓 其影響網(wǎng)絡(luò)中其余節(jié)點(diǎn)的總信用，即
Λ為節(jié)點(diǎn)u所執(zhí)行的行為的集合， ΙΛΙ為節(jié)點(diǎn)u所執(zhí)行行為的數(shù)量，則對于網(wǎng)絡(luò)中的任意節(jié)點(diǎn)V，計(jì)算節(jié)點(diǎn)V對于所有行為的邊 際收益：
[0016] 其中，V代表網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的全集，〇)為通過行為a在節(jié)點(diǎn)集合V-S中給予節(jié)點(diǎn) V讓其影響節(jié)點(diǎn)u的信用；根據(jù)公式，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)V的邊際收益，只需要計(jì)算給予 節(jié)點(diǎn)V讓其影響除當(dāng)前初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合S之外的其他節(jié)點(diǎn)的總信用，g卩
，以 及對于行為a，給予當(dāng)前初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合S讓其影響節(jié)點(diǎn)V的信用值rs，v (a);將計(jì)算得 到的節(jié)點(diǎn)的邊際收益進(jìn)行排序，選取邊際收益最大的節(jié)點(diǎn)插入初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合S中；
[0017] 步驟7 :判斷初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合中元素的個(gè)數(shù)是否已經(jīng)達(dá)到要求的個(gè)數(shù)k，如果未 達(dá)到，則對除當(dāng)前初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合之外的節(jié)點(diǎn)之間的信用分布進(jìn)行更新，并重新回到步 驟5 ;如果已經(jīng)達(dá)到，則得到最終所要選取的初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合。
[0018] 本發(fā)明提出一種考慮時(shí)延約束的社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選取方法，加入事件概率 來描述影響力在相鄰節(jié)點(diǎn)之間傳播延遲的特性，結(jié)合了見面概率，條件激活概率以及影響 力隨時(shí)間衰減的特性對節(jié)點(diǎn)之間的影響力進(jìn)行評價(jià)，并將其優(yōu)化應(yīng)用在相鄰節(jié)點(diǎn)之間的信 用分配評估過程之中。并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和用戶行為記錄對信用分布和影響力的傳播過程進(jìn) 行構(gòu)建，生成傳播增量路徑，將用戶之間反復(fù)見面并嘗試激活對傳播的阻礙作用映射為傳 播增量路徑長度的計(jì)算，針對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中記錄的每一種行為沿著傳播增量路徑逆向分配 代表影響力大小的信用值，最后結(jié)合貪心思想遞歸選取邊際收益最大的節(jié)點(diǎn)得到社會網(wǎng)絡(luò) 初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本發(fā)明使得初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的選取結(jié)果更加準(zhǔn)確和高效， 相比傳統(tǒng)方案也具有更好的傳播效果。
【附圖說明】
[0019] 圖1是本發(fā)明提出的一種考慮時(shí)延約束的社會網(wǎng)絡(luò)初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選取方法流程 圖；
[0020] 圖2是實(shí)施例1中⑶TC，CD，IC和LT這4種不同的方法對于初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選取所 消耗的運(yùn)行時(shí)間對比圖；
[0021] 圖3是實(shí)施例1中縮小縱坐標(biāo)后，⑶TC，⑶這2種不同的方法對于初始關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) 選取所消耗的運(yùn)行時(shí)間對比圖；
[0022] 圖4是實(shí)施例1中⑶TC和⑶這2種不同的方法對于初始關(guān)