一种基于邻居结构的影响传播模型

尹月双，孙艳红，刘 勇

（黑龙江大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080）

0 概述

社交网络充实了人们的生活，脸书、新浪微博、推特等社交网站的出现，使人与人之间的交流与沟通变得更为紧密。目前很多在线社交网站都支持评论、转发等操作，在此过程中，社交影响也随之产生，主要表现为人与人之间在情感、意见和行为等方面所产生的相互影响。由于社交影响出现在人类现实生活和网络生活的各个方面，因此其为数据挖掘领域一项重要的研究课题。

HANSEN 提出了影响的三度理论［1］，他认为人们的行为能够影响到那些素未谋面的人，然而影响的过程复杂，仍然需要更深入的探究。例如：当用户在新浪微博上想要转发一条他的好友也转发过的消息时，他更有可能进入消息原始发起者的页面来转发该信息，但并不知道消息的原始发起者与好友之间的关系。在此方面，文献［2］对社交网络中的影响与关系进行描述，文献［3］研究社交网络中影响传播的最大化问题，文献［4］则提出一种异质网中测量基于不同主题社交影响的方法。然而上述文献都集中于研究目标用户与某个好友之间的相互影响，忽略了多个好友所形成的不同结构对用户本身的影响。文献［5］指出结构多样性的影响，表明邻居用户所形成的多样性结构会对目标用户的行为产生不同的影响，但是该文献只进行了结构多样性影响的理论研究，没有进行量化。文献［6］列举了20 种邻居结构，通过统计周围活跃节点和不活跃节点的数量来计算每种结构的影响概率，但由于每种邻居结构的影响概率被独立计算，因此其未考虑多个结构的联合作用，从而导致计算结果不够准确。……