个体影响力分析及技术.pptx

社会网络分析 --个体影响力分析及技术汇报：谢佳1.社会网络分析定义社会网络分析主要是研究社会实体的连结关系以及这些连结关系的模式、结构和功能。同时也可用来探讨社区众个体间的关系以及由个体关系所形成的结构及其内涵。换句话说，社会网络分析的主要目标是从社会网络的潜在结构中分析发掘其中次团体之间的关系动态。 2. 个体影响力分析及技术随着国内外大量在线社交网络服务的涌现，针对社交网络个体影响力分析的相关研究引起了国内外学者的高度关注。在社会学、通信学、经济学、政治科学等领域被广泛研究，在舆情引导与社会运作中起着重要作用。2.1 应用少部分用户使用社交网络服务，制造、传播舆论，其观点往往影响大批粉丝和舆论走向。2.2 部分常用算法如何在异构、多属性的社交网络中发现高影响力用户，分析社交网络中用户之间的影响强度，是快速变化的网络时代信息决策的一个关键问题。用户之间影响强度01影响力个体发现02社交网络个体之间相互影响的程度，通常由个体之间的网络距离、行为模式等属性决定，简单地理解，即表示社会网络中边的定量大小。其主要利用个体自身影响力的排名技术，由网络结构、活跃行为等属性决定，简单地理解，即表示社会网络中节点的定量大小。用户之间影响强度定义01影响力个体发现定义02 基于网络结构的影响强度计算3.基于转载频度的影响强度计算用有向多重图表示节点间的影响力，弧的重数代表芾点间的权重大小，弧的方向表示影响力的作用方向。2.基于边介数的影响强度计算边介数即社会网络中经过某条边的流的总数，通常以经过某条边的最短路径总数来度量流的总数。因此，社交网络中经过某条边e的最短路径数目值越高，则说明该边的两个体之间影响强度越高。用户之间影响强度011.基于共同邻居数目的影响强度计算利用社会网络中两节点的共同邻居数目来计算节点间的影响强度，共同邻居数目越多，则影响强度越高，利用杰卡德相似系数计算两节点的影响强度。基于网络拓扑的影响力度量也存在一些先天缺陷： 首先，研究人员获取的社交网络拓扑都是静态的。 其次，在这样的网络拓扑上，所有连接的权重都是相等或者同分布的，意味着但凡有连接的用户彼此之间具有相同的影响力，或者社交网络中用户之间的影响力满足简单的概率函数。 基于行为的影响强度计算 在线社交网络中的用户行为有：发布信息、购买商品、话题评论、转发信息、建立好友关系等。通过分析这些行为的分布规律和因果关系，就能够评估行为的发起者和传播者之间的影响力。用户之间影响强度01 Goya Amit.《Learning influence probabilities in social network》利用日志信息分别计算了用户和行为自身的影响力：HITS算法 最初应用在有哪些信誉好的足球投注网站引擎中，根据一个网页的中心度(Hub)和权威度(Authority)来衡量网页重要性。权威网页：一个网页被多次引用；一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页引用。这种网页称为权威网页。中心网页：提供指向权威网页的链接集合的网页，它本身可能并不重要，或者说没有几个网页指向它，但是它提供了指向就某个主题而言，最为重要的站点的集合，比如导航类网站。 基于网络结构的个体影响力计算影响力个体发现02对网络图中的每个节点vi ，a(vi )为该节点的权威度，h(vi )为该节点的中心度。IP算法 IP算法度量Twitter中个体影响力。 名气和影响力没什么关联，比人们期望的弱得多，关注者多不等于有影响力，重要的是有多少人愿意转发你的消息。 最简单测量你的名气和影响力之间关系的是，发布一个能统计点击次数的网址，看看到底有多少人从你的这条 Twitter 点击，别管你有多少万关注者，你是否有足够的影响力让人点击一个链接。 所以为了让一个人有影响力，不应该仅仅停留在吸引别人的注意从而变得有名上，还需要让用户克服他们的消极性(passivity)。1、用户的 influence score 依赖于，所能影响的人数以及这些人的 passivity 。2、用户的 influence score 还要考虑到所能影响的人专注程度。3、用户的 passivity score 依赖于，用户能接收到这些人的消息但却没有被影响到。4、用户的 passivity score 还要考虑到，用户自身的passivity与社区中所有用户passivity的比值。 基于网络结构的个体影响力计算影响力个体发现02 基于网络结构的个体影响力计算对每条边定义接受率，表示用户j对用户i的认可度对每条边定义拒绝率影响力个体发现02社交网络中，用户在不同话题中的影响力通常存在差异性。在Twitter数据集上，根据关注网络和用户兴趣相似性，计算个体在每个话题上的影响力。 基于话题的个体影响力计算对于给定的topic t，follower