【摘 要】
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信息的传播和扩散对于研究市场营销、病毒木马的传播等具有重要意义。但是,在许多场景下仅能获取网络中用户的通联数据,难以获取用户间通信的内容。针对该问题,文中提出了一
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174124)资助
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信息的传播和扩散对于研究市场营销、病毒木马的传播等具有重要意义。但是,在许多场景下仅能获取网络中用户的通联数据,难以获取用户间通信的内容。针对该问题,文中提出了一个基于概率的信息传播模型来对网络中的通联数据进行建模,以此估计网络中用户通信内容的相关性,进而推测网络中信息的扩散路径。文中证明了求解该模型的复杂度为NP-hard,并提出了PathMine算法来获取模型的一个近似最优解。实验表明,所提PathMine算法能够高效地挖掘网络中信息的传播模式,优于已知的其他方法。
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