隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,信息能夠以在線社交網(wǎng)絡(luò)作為橋梁迅速地傳播到世界上每一個(gè)角落�；ヂ�(lián)網(wǎng)時(shí)代的高速發(fā)展一方面使得我們的信息流動更加透明,但同時(shí)也引起了諸如謠言等網(wǎng)絡(luò)污染物的快速而廣泛傳播。因此,如何更好地抑制在線社交網(wǎng)絡(luò)上的污染物傳播成為了當(dāng)前一個(gè)熱門的研究問題。傳統(tǒng)的控制污染物傳播的方法是選擇在線社交網(wǎng)絡(luò)上的一些用戶并將他們屏蔽掉,這樣這些用戶就不能接受信息以及傳播信息,從而達(dá)到控制污染物傳播的效果。上述這種方法的重點(diǎn)在于節(jié)點(diǎn)選擇的策略上,如果節(jié)點(diǎn)選得過少則控制傳播的效果不能達(dá)到預(yù)期,如果選擇屏蔽了過多的節(jié)點(diǎn)則容易導(dǎo)致過高的控制成本(比如影響用戶體驗(yàn)、影響產(chǎn)品日活躍用戶數(shù)等)。綜上,在控制在線社交網(wǎng)絡(luò)污染物傳播這個(gè)問題中如何合適地選擇用戶節(jié)點(diǎn)成為了當(dāng)前一個(gè)亟待解決的難題。在本研究里,我們將傳播控制中的節(jié)點(diǎn)選擇問題當(dāng)做為一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題來進(jìn)行建模,我們優(yōu)化的目標(biāo)分別是控制傳播的效果以及成本,最終目的是在效果和成本之間找到最優(yōu)的權(quán)衡。更具體地說,在控制在線社交網(wǎng)絡(luò)污染物傳播這個(gè)問題里,我們的最終目標(biāo)是找到一組接近最優(yōu)的用戶節(jié)點(diǎn)子集來進(jìn)行屏蔽,以使得我們能夠在控制成本最小化的同時(shí),...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 相關(guān)工作
        1.2.1 貪心算法
        1.2.2 元啟發(fā)式算法
    1.3 本文的貢獻(xiàn)
    1.4 章節(jié)安排
第二章 基礎(chǔ)理論
    2.1 社交網(wǎng)絡(luò)傳播模型
        2.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)定義
        2.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)特性
    2.2 在線社交網(wǎng)絡(luò)傳播模型
        2.2.1 在線社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播
        2.2.2 線性閾值模型
        2.2.3 獨(dú)立級聯(lián)模型
    2.3 進(jìn)化計(jì)算
        2.3.1 進(jìn)化計(jì)算簡介
        2.3.2 常見的進(jìn)化計(jì)算算法
    2.4 多目標(biāo)優(yōu)化
        2.4.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題介紹
        2.4.2 多目標(biāo)優(yōu)化常用算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 社交網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)優(yōu)化傳播模型
    3.1 定義
    3.2 效果評估函數(shù)
    3.3 成本評估函數(shù)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 自適應(yīng)維度多目標(biāo)蟻群優(yōu)化算法
    4.1 參數(shù)介紹
    4.2 參數(shù)初始化
        4.2.1 用于構(gòu)建可行解的啟發(fā)式信息矩陣的初始化
        4.2.2 用于維度選擇的啟發(fā)式信息矩陣的初始化
        4.2.3 用于構(gòu)建可行解的信息素矩陣的初始化
        4.2.4 用于維度選擇的信息素矩陣的初始化
    4.3 構(gòu)建可行解
        4.3.1 維度選擇
        4.3.2 節(jié)點(diǎn)選擇
        4.3.3 更新非被支配解集
    4.4 更新信息素
        4.4.1 用于維度選擇的信息素更新流程
        4.4.2 用于節(jié)點(diǎn)選擇的信息素更新流程
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)部分
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹
        5.1.1 數(shù)據(jù)集介紹
        5.1.2 對比算法介紹
        5.1.3 評估方法
        5.1.4 超參數(shù)設(shè)置
        5.1.5 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.2.1 多目標(biāo)傳播模型與單目標(biāo)傳播建模方法的對比
        5.2.2 MOEA/D-ADACO與其他多目標(biāo)算法的對比
        5.2.3 MOEA/D-ADACO的收斂速度驗(yàn)證
        5.2.4 MOEA/D-ADACO的時(shí)效性驗(yàn)證
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
攻讀博士/碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3877674