CAJ | 학술논문

在大规模在线社交网络中,通过对用户影响力进行排序找出其中最具影响力的节点(集合)是一个很重要的研究方向,对于有效控制信息扩散、舆情分析和控制、精准营销等均有重要的作用.已有的节点影响力排序算法或者需要网络的全局拓扑信息来计算单个节点影响力(如基于介数中心性的算法)而时间开销过大,不适用于大规模网络;或者基于传统的网页排序算法(如PageRank)而不能很好地处理社交网络中存在着大量“末梢”节点的问题以及不同用户之间的联系强度不同的问题.在传统的PageRank算法的基础上做出了两点改进.首先,通过在PageRank算法的权值回收步骤中考虑对不同的连接赋予不同的权值,有效避免了末梢节点带来的影响.其次,在PageRank算法的投票过程中考虑邻居个体的差异性,提出了一种基于半邻域信息的节点权值分配方法,有效提高了节点排序的准确度.在一个包含大约15 000个用户的样本网络中,我们所提出的改进算法能够找出前1 000个最有影响力的节点中的40％以上的节点,而传统的PageRank算法仅能找出其中11％的节点.同时,相比于基于介数中心性的算法,所提出的改进算法以小得多的时间开销达到了相近甚至更好的排序准确度.
재대규모재선사교망락중,통과대용호영향력진행배서조출기중최구영향력적절점(집합)시일개흔중요적연구방향,대우유효공제신식확산、여정분석화공제、정준영소등균유중요적작용.이유적절점영향력배서산법혹자수요망락적전국탁복신식래계산단개절점영향력(여기우개수중심성적산법)이시간개소과대,불괄용우대규모망락;혹자기우전통적망혈배서산법(여PageRank)이불능흔호지처리사교망락중존재착대량“말소”절점적문제이급불동용호지간적련계강도불동적문제.재전통적PageRank산법적기출상주출료량점개진.수선,통과재PageRank산법적권치회수보취중고필대불동적련접부여불동적권치,유효피면료말소절점대래적영향.기차,재PageRank산법적투표과정중고필린거개체적차이성,제출료일충기우반린역신식적절점권치분배방법,유효제고료절점배서적준학도.재일개포함대약15 000개용호적양본망락중,아문소제출적개진산법능구조출전1 000개최유영향력적절점중적40％이상적절점,이전통적PageRank산법부능조출기중11％적절점.동시,상비우기우개수중심성적산법,소제출적개진산법이소득다적시간개소체도료상근심지경호적배서준학도.