亲和传播驱动的动态社会网络影响力扩散分析

"基于亲和传播的动态社会网络影响力扩散模型" 在社会网络分析领域，影响力扩散模型是一个重要的研究方向，特别是在市场推广、信息传播和公众意见形成等方面具有广泛的应用。传统的影响力扩散模型，如独立级联模型，通常假设社会网络是静态的，并且节点的激活概率是固定的。然而，真实的社会网络是动态变化的，人们的交互行为和关系随着时间而演变，这使得固定概率的模型无法准确捕捉到影响力扩散的复杂性。 本文提出的DDIC（Decay-aware Dynamic Influence Cascade）模型引入了动态性和衰减因子，以适应这种变化。DDIC模型将社会网络按照时间片进行切分，允许节点的激活概率随时间变化，从而更真实地反映现实情况。其中，亲和传播算法被用来计算节点间的激活概率。亲和传播算法考虑了节点之间的相互影响程度，不仅考虑了直接连接的节点，还考虑了间接联系的影响，使得模型能够更细致地模拟影响力的传播过程。 在DDIC模型中，每个时间片的激活概率会受到前一个时间片的影响，并引入了一个衰减因子，以反映随着时间推移影响力减弱的现象。这种设计使得影响力扩散的可能性更加符合实际，种子节点（即初始激活的节点）更有可能激活其邻居节点，同时考虑到随着时间的推移，影响力可能会逐渐消退。 实验结果证实了DDIC模型的有效性。与传统模型相比，DDIC模型能够更准确地预测和模拟影响力扩散的过程，尤其是在动态社会网络环境中。通过亲和传播计算出的影响力值更能体现节点在不同时间片间的相互影响，从而提供了一个更为精确的决策工具，对于选择最有效的种子节点以最大化影响力扩散效果具有重要价值。 "基于亲和传播的动态社会网络影响力扩散模型"为理解和预测动态社会网络中的影响力传播提供了新的视角和方法，对于优化广告投放策略、病毒式营销以及政策传播等具有实际应用意义。该模型强调了时间动态性和节点间关系的动态变化，为社会网络分析提供了更接近实际的理论基础。