整合意识驱动的社交网络影响力最大化策略

"这篇研究论文探讨了在线社交网络中整合意识影响力最大化的议题，通过引入新的C2（conformity-aware cascade）模型来解决现有影响力最大化算法的效率问题和对个体顺应行为的忽视。" 在在线社交网络中，影响力最大化（Influence Maximization, IM）是一个关键的研究领域，其目标是寻找能够最大程度地传播影响力的种子节点子集。这些种子节点的影响力扩散通常是基于某些传播模型，如独立 Cascade 模型或线性阈值模型。然而，现有的最优贪心IM技术存在两大局限性：一是它们在处理非常大的真实世界网络时效率低下，可能需要数天时间才能找出最优种子节点；二是它们没有考虑到个体的顺应行为，即人们往往会受到他人意愿或信念的影响。 社会心理学研究表明，人类有强烈的顺应性，容易受到他人的影响。但现有的IM技术却没有充分利用这一现象，它们只考虑了个体施加影响力的潜力，而忽视了个体被影响的可能性。针对这一问题，论文提出了一种新的C2模型，它考虑了个体的顺应意识，即一个人受他人影响的程度。这种模型旨在更准确地模拟实际的社会互动过程，从而提高影响力最大化策略的效率和准确性。 C2模型可能包含以下组件： 1. 个体顺应性评估：每个个体都有一个顺应性分数，表示其在社会影响下的易感程度。 2. 传播规则更新：传播不再仅仅基于单一的影响力传播方向，而是考虑了个体的顺应性，使得影响力可以双向传播。 3. 种子节点选择策略：在C2模型下，选择种子节点时不仅要考虑它们的影响力，还要考虑它们能引发的群体顺应效应。 4. 优化算法：为了在大规模网络中高效地找到最有利的种子节点集合，可能需要设计适应C2模型的新型优化算法，以减少计算复杂度。 论文的贡献在于提供了一个全新的视角来理解和解决影响力最大化问题，通过将个体的顺应性纳入模型，有望提高传播预测的准确性和实际应用的效果。同时，该模型也为后续研究提供了一个基础，可以进一步探索如何更好地利用社会心理因素来优化在线社交网络中的信息传播策略。