【摘 要】
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社交网络已逐渐成为人类社会中关系维系和信息传播的重要载体,互联网意见领袖的一条推文即可带动股票的上涨或下跌,用户在社交网络中产生的影响力已经渗入现实生活的方方面面。前人主要从基于拓扑结构、用户属性及内容特征三个维度对社交网络中的影响力进行了分析,但这些方法通常依赖各种人工规则来提取所需的特定特征,因而模型的有效性很大程度上依赖于数据集的选择与特征的选取,因此很难将其推广到不同的领域,而且传统的分析
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社交网络已逐渐成为人类社会中关系维系和信息传播的重要载体,互联网意见领袖的一条推文即可带动股票的上涨或下跌,用户在社交网络中产生的影响力已经渗入现实生活的方方面面。前人主要从基于拓扑结构、用户属性及内容特征三个维度对社交网络中的影响力进行了分析,但这些方法通常依赖各种人工规则来提取所需的特定特征,因而模型的有效性很大程度上依赖于数据集的选择与特征的选取,因此很难将其推广到不同的领域,而且传统的分析方法在面对大型复杂网络拓扑的情况下具有效率低、可迁移性差的问题。本文针对社交网络中的影响力计算与评估问题,受神经网络在图学习领域的广泛运用的启发,针对社交网络中的节点影响力预测问题展开了以下研究,主要工作内容与创新点如下:（1）针对前人对社交网络影响力的工作进行总结与概括,首先描述了社交网络的影响力基于三种分类的不同定义,并对其相关的原理及其数学定义进行了阐述;其次介绍了三种常见的影响力传播模型;最后探讨了在现有模型条件下的影响力最大化问题。（2）改进了DeepInf模型和Graph U-Nets模型。针对DeepInf模型使用了更加适宜图分类问题的激活函数,同时使用了特征融合技术以提高节点对其自身邻居的特征捕捉。针对Graph U-Nets模型,基于DeepInf的预训练模型,修改了模型卷积层的函数,同时添加了线性聚合层,融合作为一个新的图神经网络层,以提高节点对局部特征的关注。（3）基于上述两种图神经网络模型,在四种不同种类的社交网络数据集上进行了实验,其结果表明相对于传统的非深度学习算法,基于图神经网络的深度学习算法具有良好的准确率与较高的泛化能力,而本文提出的改进模型的表现都要优于未改进的模型。
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