摘要在线社交网络中的意见领袖通常是指在社交网络的信息传播中具有较大社会影响力的个体。针对当前意见领袖挖掘方法中只考虑社交网络的拓扑结构和节点的个体属性,缺乏信息传播中交互特征的问题,该文提出了基于扩展独立级联模型,并融入网络结构特征、个体属性和行为特征的意见领袖挖掘模型(extended independent cascade, EIC)。该模型以个体属性、个体在信息传播过程中的交互行为建立加权的传播网络,利用改进的CELF(cost effective lazy forward)算法,挖掘网络中影响力较大的个体。通过实验验证,在意见领袖的扩展核心率指标上,该算法优于拓扑结构类算法,且具有较好的稳定性,同时并未降低意见领袖的传播范围。
PDF全文下载地址:
http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2524
删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)
基于多特征信息传播模型的微博意见领袖挖掘
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
相关话题/网络 结构 传播 社会 指标
融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用
摘要排比句具有结构紧凑、句式整齐、富有表现力等鲜明的特点,广泛应用在各种文体之中,在近几年语文高考的鉴赏类问题中也多有考察,但在自动识别方面的研究还鲜有涉及。该文依据排比句结构相似、内容相关的特点,以句子的词性、词语作为基本特征,设计了融合卷积神经网络和结构相似度计算的排比句识别方法。首先将词向量和 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02由粗到精的哈萨克语短语结构句法分析研究
摘要该文针对哈萨克语短语结构句法分两个阶段采用由粗到精的方法进行哈萨克语句法分析研究。第一阶段使用粗略的句法分析器生成20个最佳候选树;第二阶段采用感知机的方法训练,提取特征信息,并对第一阶段生成的20个最佳候选树进行重排序,最终解析结果是第一阶段产生的候选树的结果和重排序结果按照比例选取。该方法在 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于实值RBM的深度生成网络研究
摘要:受限玻尔兹曼机(restrictedBoltzmannmachine,简称RBM)是一种概率无向图,传统的RBM模型假设隐藏层单元是二值的,二值单元的优势在于计算过程和采样过程相对简单,然而二值化会对基于隐藏层单元的特征提取和数据重构过程带来信息损失.因此,将RBM的可见层单元和隐藏层单元实值 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于可变形卷积时空网络的乘车需求预测模型
摘要:随着滴滴、Uber等出租车服务的日益普及,用户的乘车需求预测逐渐成为智慧城市、智慧交通的重要组成部分.准确的预测模型既可以满足用户的出行需求,也可以降低道路车辆空载率,有效地避免资源浪费,并缓解交通压力.车辆服务商可以收集到大量GPS数据及用户需求数据,然而,如何合理运用数据进行需求预测,是关 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于混合神经网络的脑电时空特征情感分类
摘要:提出一种脑电图(electroencephalograph,简称EEG)数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于动态赋权近邻传播的数据增量采样方法
摘要:数据采样是快速提取大规模数据集中有用信息的重要手段,为更好地应对越来越大规模的数据高效处理要求,借助近邻传播算法的优异性能,通过引入分层增量处理和样本点动态赋权策略,实现了一种能够非常有效地平衡处理效率和采样质量的新方法.其中的分层增量处理策略考虑将原始的大规模数据集进行分批处理后再综合;而样 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02功能分发网络:基于容器的智能边缘计算平台
摘要:随着大数据、机器学习等技术的发展,网络流量与任务的计算量也随之快速增长.研究人员提出了内容分发网络(CDN)、边缘计算等平台技术,但CDN只能解决数据存储,而边缘计算存在着难以管理和不能跨集群进行资源调度等问题.容器化技术广泛应用在边缘计算场景中,但目前,边缘计算采取的容器编排策略普遍比较低效 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02自动化张量分解加速卷积神经网络
摘要:近年来,卷积神经网络(CNN)展现了强大的性能,被广泛应用到了众多领域.由于CNN参数数量庞大,且存储和计算能力需求高,其难以部署在资源受限设备上.因此,对CNN的压缩和加速成为一个迫切需要解决的问题.随着自动化机器学习(AutoML)的研究与发展,AutoML对神经网络发展产生了深远的影响. ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02一种基于广义异步值迭代的规划网络模型
摘要:近年来,如何生成具有泛化能力的策略已成为深度强化学习领域的热点问题之一,并涌现出了许多相关的研究成果,其中的一个代表性工作为广义值迭代网络.广义值迭代网络是一种可作用于非规则图形的规划网络模型.它利用一种特殊的图形卷积算子来近似地表示状态转移矩阵,使得其在学习到非规则图形的结构信息后,可通过值 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于贝叶斯网络的时间序列因果关系学习
摘要:贝叶斯网络是研究变量之间因果关系的有力工具,基于贝叶斯网络的因果关系学习包括结构学习与参数学习两部分,其中,结构学习是核心.目前,贝叶斯网络主要用于发现非时间序列数据中所蕴含的因果关系(非时间序列因果关系),从数据中学习得到的也均是一般变量之间的因果关系.针对这些情况,结合时间序列预处理、时间 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02