Maximizing the Spread of Influence through a Social Network

本文探讨了社交网络中影响力的传播模型,包括线性阈值模型和独立级联模型,并研究了影响力最大化问题,通过算法证明了影响力传播函数的子模性。实验部分对比了不同启发式算法的效果,揭示了考虑网络动态信息的重要性。

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社交网络和影响力的传播

社交网络是人们传播影响力的媒介,人们在网络上传播着观点、想法、信息以及创新。消费市场中人们也发现依靠口碑效应能显著的提高利润。

影响力最大化这个问题的描述如下:
前提:一个有限的预算B(给予一些有影响力的人S一些免费的商品样品);
目标:通过这些人在社交网络上的影响力,期望更多的人受到影响并且购买该商品;
问题:如何确定这些有影响力的人?
衍生的研究方向:社交网络的影响力传播模型研究;

1.影响力模型

一个社交网络由一个有向图(无向图)表示,节点表示用户,边表示用户间的社交关系,可以是同学,同事,亲人或者关注与被关注等等关系。由于社交网络中的用户的频繁交互性,使得用户之间在做决策时会受到链接用户的影响,因此产生出了影响力网络图。每一个用户的链接节点对其都有影响,而影响力的强弱与用户之间关系的强弱或性质有很大的关系。在有向图(微博的关注与被关注)中,影响力不一定是成对出现的,而无向图中影响力是成对出现的。

1.1 线性阈值模型:

为每个节点随机的初始化一个社交网络由一个有向图(无向图)表示,节点表示用户,边表示用户间的社交关系,可以是同学,同事,亲人或者关注与被关注等等关系。由于社交网络中的用户的频繁交互性,使得用户之间在做决策时会受到链接用户的影响,因此产生出了影响力网络图。每一个用户的链接节点对其都有影响,而影响力的强弱与用户之间关系的强弱或性质有很大的关系。在有向图(微博的关注与被关注)中,影响力不一定是成对出现的,而无向图中影响力是成对出现的。阈值:

每个节点v受到其邻居节点w的影响力表示为:

### 使用图神经网络最大化影响力 #### 图神经网络概述 随着互联网的发展,图数据变得日益重要,尤其是在社交网络分析和推荐系统领域。为了有效处理这些复杂的图结构数据,图神经网络(GNNs)应运而生。这类算法通过聚合邻域节点的信息来学习节点嵌入,从而提供了强大的关系建模能力[^1]。 #### 影响力最大化的挑战 在社交网络分析中,影响力最大化是指识别出能够使信息传播效果最佳的一组初始激活节点。这一过程不仅依赖于节点自身的属性,还受到其在网络中的位置及其邻居的影响。传统的基于启发式的算法难以捕捉到这种复杂的关系模式,因此需要更先进的技术手段。 #### 应用GNN实现影响力最大化 利用GNN可以有效地解决上述问题。具体来说: - **特征提取**:通过对整个网络的学习,GNN可以从局部视角出发逐步构建全局视图,进而获得更加丰富的节点表示形式。 - **动态更新机制**:不同于静态的方法,GNN允许根据时间变化调整权重参数,使得模型能适应不断演化的社会环境。 - **多层感知器集成**:借助MLP等组件的支持,进一步增强了表达能力和泛化性能。 下面是一个简单的Python代码片段展示如何使用PyTorch Geometric库搭建基本框架来进行此类任务的研究工作: ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv, SAGEConv class InfluenceMaximizationModel(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(InfluenceMaximizationModel, self).__init__() # 定义两层卷积操作 self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim) self.conv2 = SAGEConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index # 执行前向传播计算 h = self.conv1(x, edge_index).relu() z = self.conv2(h, edge_index) return z # 假设已经准备好了一个包含节点特征矩阵X以及边索引列表E的数据集D model = InfluenceMaximizationModel(D.num_features, 64, D.num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() # 清除梯度缓存 out = model(data) # 计算输出结果 loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) # 计算损失函数值 loss.backward() # 反向传播求导数 optimizer.step() # 更新参数 ``` 此段程序展示了怎样定义一个双层的GNN架构并完成一次完整的训练迭代流程。当然实际应用时还需要考虑更多细节方面的问题比如超参调优、正则项设置等等。
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