[发明专利]基于节点阅读效果与延迟的社交网络影响力最大化方法

说明书

本发明公开了一种基于节点阅读效果与延迟的社交网络影响力最大化方法，包括：S1：获取多篇文章的历史传输数据，为每篇文章构建带时序的历史传播网络；S2：根据所有文章的历史传播网络，构建传播网络画像，并计算历史传播网络上节点的阅读延迟；S3：预测一个节点在收到文章后的阅读时长、阅读延迟、以及向其它节点传播文章的概率；S4：针对某个节点，构成以该节点为根节点的预计传播树；S5：基于所述传播树，筛选出若干个初始传播节点。实现文章基于节点阅读效果与延迟的影响力最大化传播。

技术领域

本发明涉及社交网络技术领域，特别涉及一种基于节点阅读效果与延迟的社交网络影响力最大化方法。

背景技术

随着互联网技术的发展，社交网络在社会中扮演着越来与重要的角色，影响力最大化是社交网络分析的一项重要内容，其广泛应用于市场营销策略、广告定向传播、舆情预测和控制。

现有若干带标签文章的历史传播数据，每个文章可带一个或多个标签，如军事、财经等，在社交网络上传播的历史数据包括传播经过的节点，经过的时刻，节点阅读时长，以及节点分享给了哪些其它节点的关联关系等数据。

基于这些数据，对一个新文章，如何在规定的时间范围内将文章在社交网络上的传播效果最大化，即如何确定初始传播节点集合，使文章能够到达最大化的传播效果成为亟需解决的问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了基于节点阅读效果与延迟的社交网络影响力最大化方法，以多篇文章的历史传播数据为输入，生成社交网络的节点表现力表和边传播力表，然后根据这两个表，生成传播网络画像，基于传播网络画像，利用算法预测一篇新文章的阅读时长、阅读延迟和节点间的传播概率，并形成此文章在社交网络上的预测传播树，最后利用启发式方法选择若干个初始传播节点，实现文章的影响力最大化传播。

本发明提供了基于节点阅读效果与延迟的社交网络影响力最大化方法，具体技术方案如下：

S1：获取多篇文章的历史传输数据，为每篇文章构建带时序的历史传播网络；

S2：根据所有文章的历史传播网络，构建传播网络画像，并计算历史传播网络上节点的阅读延迟；

S3：预测一个节点在收到文章后的阅读时长、阅读延迟、以及向其它节点传播文章的概率；

S4：针对某个节点，以级联计算的模式，向下寻找其它可以传播的节点，直到预测传播概率小于设定的阈值γ或总的传播延迟超过预设的规定值为止，构成以该节点为根节点的预计传播树；

所述传播树上所有节点的阅读时长与概率的乘积之和为该节点的预计影响力；

S5：基于所述传播树，筛选出若干个初始传播节点。

进一步的，步骤S1中，基于节点编号、阅读时刻、阅读时长、传播节点、接收节点以及传播时刻，构建所述历史传播网络；

其中，所述历史传播网络的起点是文章发布人，第一层节点是初始传播节点集合。

进一步的，步骤S2中，所述传播网络画像的构建，具体过程如下：

S201：对任意节点，用节点行为数据表来表示该节点上的历史行为数据，并转换为节点表现力表；

S202：对任意两个节点形成的边，用边传播数据表来表示这条边上的历史传播数据，并转换为边传播力表；

S203：根据所有文章的历史传播网络中的节点与边，构建所述传播网络画像，根据所述传播网络画像，计算历史传播网络上的节点的阅读延迟。

进一步的，所述节点行为数据表包括阅读时刻、文章标签、阅读时长三个字段；

所述阅读时刻为预先划分好的对应的时间段；