1、信息傳播模型

網(wǎng)絡信息傳播的特點：

網(wǎng)絡效應

陣發(fā)性

兩類信息傳播模型

• 閾值模型：線性閾值模型

每個時間步節(jié)點被周圍節(jié)點的影響力的和所激活。

線性閾值模型示例

• 級聯(lián)模型：獨立級聯(lián)模型

被激活的每個節(jié)點，有且只有一次機會去嘗試激活其未被激活的鄰居節(jié)點，成功激活的概率各不相同。

獨立級聯(lián)模型示例

節(jié)點的影響范圍：通過蒙特卡羅模擬得到多次傳播的范圍，取平均值。

節(jié)點傳播范圍：可以事先通過拋硬幣的方式確定每條邊是否存在，從而得到傳播過程的一個快照網(wǎng)絡，取平均值得到傳播范圍。

2、影響最大化

核心問題：如何選擇一組種子節(jié)點，獲得最大的影響范圍？

是一個NP-hard問題

影響最大化的貪心算法

逐個選擇邊際效益最大的節(jié)點加入。

關(guān)注對貪心算法的優(yōu)化。

3、傳播網(wǎng)絡推斷

問題：根據(jù)信息傳播記錄，推斷背后的傳播網(wǎng)絡。

輸入：節(jié)點u在t時刻被激活

輸出：節(jié)點u與v之間的傳播概率

點對性模型

基本思路：

u在v之前被激活的次數(shù)越多，概率越大

u被激活的時刻和t被激活的時刻之間的
時間間隔越小，概率越大。

4、流行度預測

問題：給定一個對象一段時間內(nèi)的群體關(guān)注情況，預測其最終流行度

基于時序分析的預測

基于結(jié)構(gòu)多樣性的預測

建模傳播過程進行流行度預測：基于自增強泊松過程的流行度預測