网络中影响力传播模型——独立级联模型&线性阈值模型

sunmengqi    2018-03-12 21:36

基本概念 

    社交网络上的影响力最大化问题需要借助于相应的影响力传播模型,在研究中一般将社交网络抽象成一个图G(V, E),其中V为网络中个体的集合,E为网络中个体之间交互和关系的集合;网络G上的每个节点初始时刻有两种状态,即激活和未激活,只有处于激活状态的节点且对它指向的节点才具有影响力,未激活的节点则对它指向的节点没有影响力,当一个节点被其它节点成功影响时,称此节点被激活;当一个节点被激活的邻居节点越来越多,该节点被激活的概率则越来越大,直到某一时刻该节点被激活,被激活的节点又可以影响它指向的节点,每个节点只能由未激活状态转化为激活状态,不能反向转化。

    社交网络影响力传播中最常见的主要有两种传播模型:独立级联模型和线性阈值模型。 

 

(一)独立级联模型(Independent Cascade Model,IC模型)

    是一种概率模型

    当一个节点v被激活时,它会以概率p

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