DiffRank:一种新型社会网络信息传播检测算法

被引：47

作者：

周东浩 ^{[1
,2
]}

韩文报 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 国防科学技术大学计算机学院

[2] 数学工程与先进计算国家重点实验室

[3] 解放军信息工程大学

来源：

计算机学报 | 2014年 / 37卷 / 04期

关键词：

社会网络; 信息传播; 传播检测; 随机游走模型; 社会计算;

D O I：

暂无

中图分类号：

G206 [传播理论];

学科分类号：

050302 [传播学];

摘要：

信息传播检测是给定一个传播网络,如何选择最有效的节点集合作为观察节点或部署传感器,以尽早尽快检测到网络中传播的信息,这对于社会网络中的意见领袖挖掘、谣言传播检测、舆情监控等应用具有重要意义.文中结合网络结构特点、节点内容属性、历史传播数据等信息,提出了一个基于随机游走模型的传播能力排序算法DiffRank,根据该算法的结果选择传播能力最强的top-k个节点作为观察节点来检测网络中可能出现的信息传播.基于新浪微博真实数据的实验结果表明,与其他同类算法相比,DiffRank算法在检测覆盖率、检测时间和信息感染人数下降比率3个指标上,都优于同类算法.在算法的可扩展性方面,DiffRank算法更加适用于并行或分布式计算,可扩展性更好.

引用

页码：884 / 893

页数：10

共 4 条

[1]

一种新型的社会网络影响最大化算法 [J].