[发明专利]一种基于成本效益的影响最大化方法

摘要

本发明公开了一中基于成本效益的影响最大化方法，针对处理好的新浪微博网络和固定的预算，首先在分析网络拓扑模型和信息传播特征的基础上对节点的成本进行建模，给出节点成本的计算方法；然后基于信号传播模型对节点的影响力进行建模，提出了节点概率覆盖模型；设计了惰性节点选择算法，根据节点的概率覆盖模型和节点的边际收益计算方法得到节点概率覆盖范围的边际收益，将节点概率覆盖范围的边际收益与节点成本的比值作为选择标准，选择种子节点集合，分别在固定概率的独立级联模型和变概率下的独立级联模型上进行实验得到种子节点最终的影响范围。

主权项

一种基于成本效益的影响最大化方法，其特征在于，给定一个网络和固定的预算，在花费不超过预算的情况下选择一个初始节点集合来传播所述初始节点集合的影响力，使得最终受到影响的节点数量最多；包括如下步骤：1)对从新浪微博获取的数据集进行预处理，剔除不活跃的用户节点，得到新浪微博关注关系的子图；2)分析步骤1)所得子图的网络拓扑模型和信息传播特征，对网络中用户节点的成本进行建模，给出节点成本的计算方法为：cost(v)＝degree(v)         (1)其中：cost(v)表示节点v的成本，degree(v)表示节点v的粉丝数或好友数；3)基于步骤2)所得信息传播特征设计节点概率覆盖模型，根据节点概率覆盖模型和节点的边际收益计算方法得到节点概率覆盖范围的边际收益；具体步骤如下：(1)节点v的最短路径为：SP(s,v)＝<s,s1,…,v>       (2)(2)节点s到v的最短距离：distance(s,v)＝|SP(s,v)|‑1        (3)(3)节点s到v的影响力传播路径：Path(s,v)＝<s,s1,…,v>          (4)其中：distance(s,s)≤distance(s,s1)≤…≤distance(s,v)，A为待选种子集合；(4)节点s沿影响力传播路径Path(s,v)传播给v的信号量强度为：p(Path(s,v))=Π1npp(si,si+1),n=|Path(s,v)|-1---(5)]]>其中：pp(si,si+1)是影响力传播路径中si对节点si+1的影响概率；给定一个阈值θ，规定只取路径传播概率不小于θ的概率传播路径；(5)节点v接收到节点s的影响力信号累计为：Prob(s,v)＝∑p(Path(s,v))≥θp(Path(s,v))       (6)(6)节点s的概率覆盖范围为：ProbCover(s)＝∑v∈VProb(s,v)       (7)(7)节点s的概率覆盖范围的边际收益为：MGs,A＝ProbCover(A∪{s})‑Probcover(A)       (8)4)将步骤3)得到的节点概率覆盖范围的边际收益与节点成本的比值MGv,A/cost(v)作为选择初始种子节点集合的标准，选择性价比最优的节点；5)分别在固定概率的独立级联模型和变概率下的独立级联模型上进行模拟传播实验，得出种子集合最终的影响范围。