随着社交网络服务的快速发展,理解网络用户之间潜在影响力的传播过程成为热点研究问题.现有关于影响力传播的研究工作主要集中在给定的静态社交网络中找出最有影响力的用户子集,而忽略了社交网络中的内容信息.本文提出一种融合了内容信息和动态时间网络特性的影响力传播模型InfoIBP(Influence propagation on Indian Buffet Process),把网络中有影响力用户看作是一种潜在特征并通过数值算法求解,并通过链接预测和偏好预测这两组测试验证了该模型不仅能更准确有效地建模影响力传播过程,而且可对未来的观测数据做出准确预测.
暂无评论