基于观测数据的社交网络推断方法研究

摘要：

互联网技术和在线社交网络迅速发展,使得人们可以随意发表个人意见、思想,进行感情交流和经济往来.通过在互联网上人们交流的观测数据,使得对社交网络的推断成为可能.通过对ConNIe(Convex Network Inference)算法的分析,研究了稀疏参数、传播时间分布模型及其参数对此算法推断结果的影响.依据前面的分析,提出了基于ConNIe算法的社交网络推断框架,结合了感知器算法和粒子群优化算法,使得ConNIe算法推断成为一个完整的体系.在社会舆情管控、市场营销等领域有广泛的实用价值.

关键词：社交网络、网络推断、ConNIe、感知器算法、粒子群优化算法

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划重点专项资金;国家自然科学基金;国家社会科学基金

在线出版日期：2020-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2712-2720