大规模网络中社会影响力分析

作者&投稿:张卢 (若有异议请与网页底部的电邮联系)

在Jie Tang的杰出研究中,大规模网络的社会影响力分析</聚焦于量化和建模大规模网络中各个主题的影响力,以应对多维度影响、个性化节点影响及数据规模带来的挑战。关键贡献包括:



  • 主题亲和力传播(TAP)模型</: 一个创新框架,结合预设主题、聚类结果与网络结构,模拟大型网络中主题级的影响。

  • 应用价值</: 通过TAP,可以精准识别每个主题的影响力节点,测量社会影响力强度,并通过强有力的关系网络连接。

  • 关键问题</: 研究解决了多维度影响力、个性化节点效应以及在海量数据中的可扩展性问题。

  • 特性亮点</: TAP提供了精细的影响力测量工具,支持代表性节点的挖掘等实际应用。


在社交媒体和网络盛行的时代,量化社会影响力的重要性不言而喻。Tang的研究正是为了填补测量话题影响力这一空白,通过实例展示了模型在现实世界数据集上的卓越效果和效率。

接下来,我们深入探讨TAP在Map-Reduce框架下的分布式学习算法,其研究路径如下:



  1. 问题陈述与方法介绍</: 着眼于从节点主题分布中推导出主题影响力,定义任务挑战,以及如何利用主题分布和网络结构进行影响力量化。

  2. 方法应用</: 采用分布式学习,结合主题分布和局部亲和传播(TAP),处理大型网络中的数据输入和信息传播。


重点在于TAP的因子图分解模型(TFG),它通过节点和隐藏向量的结合,捕捉网络中节点间的主题影响。模型中的三种特征函数——节点函数、边缘函数和全局函数,共同构建了一幅影响关系的清晰图谱。算法设计巧妙地运用局部Sum-Product算法,克服了多主题处理的难题,降低了复杂度,从而实现大规模分布式学习。

亲和传播算法是这个框架的核心,它通过log转换和引入变量r、a,直观反映节点间的影响力动态。分布式学习策略将大型社交网络拆分为子图,处理内部节点和边缘节点,以实现高效处理。具体应用包括通过PageRank、语言模型和主题影响力得分(PR, PRI, TPRI)等方法识别网络中的专家。


每个方法都以独特的方式处理节点排名和影响力,为大规模网络中的社会影响力研究提供了强大工具。

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