Web2.0环境下基于社会化网络瓶颈限制的信息扩散最大化研究

Information diffusion maximization in a social network is to target a given number of nodes in the network such that the expected number of activated nodes from these nodes is maximized. It aims to determine the optimal location of "seeds" and choose the optimal diffusion routings to help individuals,enterprises and governments in the decision-making processes of information diffusion strategy and information service mode. In Web2.0 environment, information creation is ubiquitous and the network structure is dynamic. In this project, we describe the dynamic through defining network bottleneck limitation. New clusters of sub-networks form based on the certain bottleneck limitation value of social networks. Identification and recognition of prestigious members have been a crucial issue. Besides, the dynamic nature of members' behaviour determines the evolving nature of members' prestige. With the evolution of members' behaviour, currently prestigious members may be substituted by others who are not prestigious at present. The prediction of members' prestige evolution based on the current data analysis will help discover potential prestigious members when considering the long-term interests. We predict the influence of the information nodes through a time series analysis. Then the diffusion maxmization problem can be transferred into a class of allocation problems. We prove that finding an optimal allocation in a modular social network is NP-hard and propose dynamic programming algorithms OASNET (Optimal Allocation in a Social NETwork) to solve the problem.

社会化网络中信息扩散最大化问题是在量化影响信息扩散关键因素的基础上分析网络中各信息节点的影响力，并通过数值优化方法配置扩散初始触发节点的网络分布以及扩散路径选择，从而帮助个人、企业和政府等组织选择最优的信息扩散策略和最有效的信息服务模式。Web2.0环境赋予了社会化网络信息生成泛在化和网络结构动态化等新特征，针对这些变化本项目首先引入瓶颈限制这一概念来描述社会化网络的动态演变，进而调整信息扩散中的路径、时间和次序，以降低因忽视Web2.0的特征环境带来的无效信息扩散。在初始扩散节点的选择上，并非简单地选择当前最具影响力的信息节点，而是跟踪信息节点影响力的进化行为，通过时序分析的方法预测该节点未来的影响力从而辅助扩散初始触发点选择的决策过程。最后，本研究从大系统论的角度来观察整个信息扩散过程，将信息扩散最大化问题转化为一类资源分配问题，并针对模型设计了混合动态规划的求解算法。

随着社会化网络应用的普及和推广，信息扩散最大化决策既要考虑网络的结构属性同时也要考虑网络的内容属性进而结合用户的心理和行为展开分析才能得到最优的管理绩效。本项目在量化影响信息扩散关键因素的基础上分析网络中各信息节点的影响力，并通过数值优化方法配置扩散初始触发节点的网络分布以及扩散路径选择，从而帮助个人、企业和政府等组织选择最优的信息扩散策略和最有效的信息服务模式。通过引入瓶颈限制这一概念来描述社会化网络的动态演变，采用时序分析的方法预测节点未来的影响力从而辅助扩散初始触发点选择的决策过程。此外，本项目还结合不同类型、不同产业背景的具体问题，从理论分析和实证研究两方面探讨影响社会化网络中信息扩散的动因和现象，并针对不同的影响因素设计改善扩散效果的机制。该项目的研究成果丰富和扩展了社会化网络信息扩散最大化的理论研究领域，并对产业实践的机制设计和协调管理提供有效的指导。