在线社交网络的影响力最大化算法_社交网络影响力最大化和情感计算

作者：喵喵爱编程 | 2024-06-30 20:37:24

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社交网络影响力最大化和情感计算

1. 病毒式营销

针对社交网络中最有影响力的用户（例如，通过向他们提供免费或价格优惠的样本），人们可以通过口碑利用网络效应的力量，从而将营销信息传递到网络的很大一部分。

2. 影响力最大化：病毒式营销的关键算法

在一个在线社交网络中选择一组k个用户，即选出具有最大影响力传播的种子集，然后通过信息传播中的种子集来影响用户的预期数量最大。

2.1. 定义：扩散模型和影响扩散

给定社交图 $G = (V, E)$ ，一个用户集 $S \subseteq V$ ，扩散模型 $M$ 捕获 $S$ 在 $G$ 上传播信息的随机过程。 $S$ 的影响力扩散（也称为影响力函数），以 $σ_{G,M}(S)$ 表示，是受 $S$ 影响的预期用户数（例如，在病毒性营销中采用新产品的用户），其中 $σ_{G,M}(·)$ 是在用户的任何子集上定义的非负集合函数，即

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