時間傳播網(wǎng)絡中受影響頂點的預測
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受影響頂點預測是信息傳播研究的一個基本問題，在廣告推薦、流行病預測和社交網(wǎng)絡的信息傳播等研究中都有廣泛的應用。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，從而進行廣告評估，制定營銷策略。在流行性疾病和計算機病毒傳播中，需要快速確認并處理感染者，從而控制病毒傳播。但由于信息傳播具有隨機性和不確定性，有效預測出受影響者較為困難，因此本文將受影響頂點預測與頂點狀態(tài)驗證相結合來預測發(fā)現(xiàn)受影響頂點，從而確定信息的擴散范圍。但頂點狀態(tài)驗證需要對頂點的屬性進行分析，這會耗費大量計算資源，且在許多應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（ Temporal Diffusion Network．TDN）中受影響頂點的預測問題。首先給出受影響頂點預測問題的形式化定義，然后設計基于頂點受影響概率的啟發(fā)式預測算法IPH，并在此基礎上，結合廣度優(yōu)先遍歷（ Breath First Search，BFS）頂點選擇策略進一步提出相鄰頂點受影響概率啟發(fā)式預測算法AIPH，最后在模擬數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上進行實驗。
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