【摘 要】
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市场营销中,为了推广某一产品,如何利用有限的资金有效的选择若干个客户来进行产品促销,借助“病毒式营销”(viral marketing)和“口碑效应”(word-of-mouth)的方式来达到产
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市场营销中,为了推广某一产品,如何利用有限的资金有效的选择若干个客户来进行产品促销,借助“病毒式营销”(viral marketing)和“口碑效应”(word-of-mouth)的方式来达到产品营销的目的,这是社会网络影响最大化问题提出的背景。随着在线社会网络和web2.0的发展,影响最大化问题再度成为社会网络领域研究的热点。Domingos和Richardson给出影响最大化问题的定义：为了推广一些产品或观念,如何有效选择k个节点作为初始传播对象,通过社会网络中信息的传播与扩散,最终达到传播范围的最大化。扩大影响范围并降低时间复杂度是在线社会网络影响最大化问题的重要目标。Kempe和Kleinberg提出具有较好影响范围的贪心算法,并证明影响最大化问题是NP-hard。但贪心算法过程非常耗时,不能适用在大型社会网络中,而且不能保证影响范围最优。本文发现了线性阈值模型的“影响积累”特性：激活节点u尝试激活节点v失败之后,影响力buv.被“积累”下来,直到节点v被激活或者传播过程结束。基于此特性,提出了一个该模型下的影响最大化算法的框架,并在此框架基础上给出一个新的HPG算法。同时针对带符号网络的特性,给出乘法规则,将所提算法框架和HPG算法推广到带符号网络。HPG算法综合考虑网络的结构特性和传播特性,首先花费常量时间启发式选择一些最具“潜在影响力”的节点进行影响力的积累,然后动态寻找最具影响力的节点。我们在六个真实的社会网络数据集(有向/无向,有权/无权,稀疏/稠密,带符号/不带符号,在线网络/传统网络,等等)上进行实验,实验结果显示HPG算法在最终影响范围和运行时间上都获得比贪心算法更好的效果。另外,针对最具“潜在影响力”节点的选择,我们设计实验去验证和分析所给“潜在影响力”计算公式PI的合理性。
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