【摘 要】
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研究了在线社会网络中的多源点信息扩散问题。首先针对在线社会网络中的多源信息扩散给出了以好友关系为度量的用户之间距离的定义;然后基于Digg数据集设计了一种多源信息实例的近似选取算法,并通过大量实验分析研究了多源信息扩散实例的扩散规律和特征;最后利用一种线性扩散模型对多源信息扩散进行了预测。较高的预测准确率表明,提出的距离度量方式和多源信息选取算法是可行有效的,并证明了该线性扩散模型对于多源信息的扩
【机 构】
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中南民族大学计算机科学学院,武汉大学计算机科学学院
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研究了在线社会网络中的多源点信息扩散问题。首先针对在线社会网络中的多源信息扩散给出了以好友关系为度量的用户之间距离的定义;然后基于Digg数据集设计了一种多源信息实例的近似选取算法,并通过大量实验分析研究了多源信息扩散实例的扩散规律和特征;最后利用一种线性扩散模型对多源信息扩散进行了预测。较高的预测准确率表明,提出的距离度量方式和多源信息选取算法是可行有效的,并证明了该线性扩散模型对于多源信息的扩散具有较好的预测性能。
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