【摘 要】
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社会影响是指个体的意见或行为受他人的行为所影响的现象,主要通过人与人之间的交互活动体现出来。社会影响力的研究在经济社会学与市场学范畴中有着较长的发展史,这给影响力最大化（Influence Maximization,IM）在社会网络中的传播研究奠定了一定的基础。在社会网络中,每个人都不是独立存在的,他们之间相互联系,对彼此都有着或多或少的影响作用,而他们之间的影响深浅,范围大小取决于诸多因素。IM
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社会影响是指个体的意见或行为受他人的行为所影响的现象,主要通过人与人之间的交互活动体现出来。社会影响力的研究在经济社会学与市场学范畴中有着较长的发展史,这给影响力最大化（Influence Maximization,IM）在社会网络中的传播研究奠定了一定的基础。在社会网络中,每个人都不是独立存在的,他们之间相互联系,对彼此都有着或多或少的影响作用,而他们之间的影响深浅,范围大小取决于诸多因素。IM问题是社会影响分析的重要内容,大多数社会网络涵盖了许多不同类型的节点和连接边,其本质属于异质信息网络,然而以前关于IM问题的研究大多停留在同质信息网络,它们考虑的节点类型、连接边类型以及连接路径类型单一,这与现实的社会网络有所差别。对于异质信息网络而言,其IM问题的关键在于,如何利用网络中的异质信息识别最有影响力的节点,本文的主要工作和创新点如下:（1）提出了一个基于加权PageRank的IM算法（Comprehensive Weighted PageRank,CWPR）,该算法将异质信息网络分解为若干个只含一种连接类型的网络,再根据各节点之间连接关系的次数分配对应边的权重。网络的分解简化了复杂的网络结构,权重的分配区分了节点间连接关系的重要性,有助于准确度量不同节点之间的影响力。其中影响力的度量考虑了多种类型节点的直接和间接影响,从而更好的描述了网络中节点影响力的复杂性和异质性,全面的保留了信息网络中的异质信息,使找到的种子节点具有较高的影响力。（2）提出了一个基于元路径结构相似度的IM算法（Meta-path Structure Similarity,MPSS）,根据节点的拓扑结构和节点类型选取包含不同类型节点的最短元路径。在异质信息网络中,路径的选取涵盖了不同的节点类型和连接边类型,全面的保留了异质信息网络中的信息,有效地捕获到节点的异质性。同时考虑了节点的全局结构,筛选出的高影响力种子集合更有说服力。（3）在两个公开的真实数据集上分别验证了CWPR算法和MPSS算法的有效性。其中CWPR从传播范围、参数影响、边权重等三个方面对算法的性能进行评估,MPSS从传播路径、范围以及影响力参数进行评估。实验结果表明CWPR和MPSS算法的性能效果均优于基线方法。
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