SFEN-Inf:一种微博信息传播网络推理算法
在线社交网络的特点之一是信息的快速传播和频繁交互.为了更好的研究社交网络的特性,需要知道信息传播网络的结构.然而,信息传播网络通常是潜在的.能观察到信息包含的时间戳和文本等内容,却难以直接观测到信息传播网络.因此,如何根据观测到的数据准确地推理出潜在的传播网络结构,即信息传播网络的推理问题,具有重要的研究意义.本文对该问题进行研究,根据信息的时间和文本内容的相似性,建立了信息传播的概率模型,提出了信息传播网络推理算法SFEN-Inf.针对典型的微博事件对SFEN-Inf算法进行实验分析,并将SFEN-Inf算法与著名的NetInf算法进行比较.实验结果表明,SFEN-Inf算法在传播网络推理效果上提高约2倍,并且算法的时间效率有较明显的提高.
社交网络 信息传播 概率模型 网络推理算法
郑众杰 林学练
北京航空航天大学计算机学院 北京100191
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2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）