基于标签影响力传播的人工免疫检测器生成算法研究

人工免疫系统利用训练样本对候选检测器进行筛选训练,以产生覆盖非自体区域的成熟检测器用于自体和非自体的区分。传统基于否定选择的检测器生成算法(Negative Selection Algorithm,NSA)通常需要大量有标记的自体训练样本,而实际应用中已标记样本有限,导致检测器训练不足,限制了检测器的检测精度。针对这一问题,提出了一种基于标签影响力传播的免疫检测器训练方法。在属于同一聚类的样本中,通过少量的已标记聚类成员进行标签影响力传播,为聚类中的未标记样本进行伪标记。随后,基于噪声学习的伪标记评估去除低可信的新标记样本。通过了标签评估的新标记样本被加入训练样本集合,以扩展已标记样本规模,提升免疫检测器的训练质量。在7类不同维度和规模的UCI公开数据集上的对比实验结果表明,所提基于标签影响力传播的免疫检测训练算法能够有效提升检测器的训练性能,尤其在训练样本有限或数据集不均衡的情况下,检测器的性能明显优于传统方法,相较于PSA,co-PSA和GFNSA等检测生成算法,检测器的识别精度平均提升了10%。

关联影响力传播最大化方法

社会网络中影响力传播最大化是社会网络分析领域所关注的重要问题。针对多个影响力同时进行传播,且影响力间存在传播促进的情况,提出关联影响力传播最大化问题。首先,对经典线性阈值模型进行扩展,提出关联影响力线性阈值模型对关联影响力传播过程进行建模;其次,定义了关联影响力传播最大化问题,证明了该问题是NP-hard的,以及问题目标函数满足子模性;再次,针对该问题提出基于结点激活贡献估计的求解算法;然后,利用结点激活贡献估计存在相互独立性,进一步提出了并行化求解算法,并在Spark GraphX并行图计算框架上实现了该算法;最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验测试验证了所提出方法的有效性。

tsk-shell:一种话题敏感的高影响力传播者发现算法

在社交网络中,挖掘高影响力的信息传播者,对微博服务中内容的流行度分析和预测是非常有价值的任务.与众多相关方法相比,k-shell分解(k-core)方法因其简洁高效、平均性能好的特点吸引了越来越多的研究人员的兴趣.但是,目前k-shell方法着重考虑节点在网络中的位置因素,而忽略了话题在信息传播中的影响.因此,为了利用用户历史数据中蕴含的话题对消息的传播概率进行细粒度的建模,提出了一种话题敏感的k-shell(topic-sensitive k-shell,tsk-shell)分解算法.在真实Twitter数据集上实验表明,在发现top k高影响力传播者任务中,tsk-shell比k-shell的性能平均提高了约40%,证明了tsk-shell算法的有效性.

面向不确定性影响源的社会网络影响力传播抑制方法

社会网络中影响力传播的有效抑制是社会网络影响力传播机制研究所关注的问题之一。该文针对未知影响传播源,或传播源信息具有不确定性的情况,提出面向不确定性影响源的影响力传播抑制问题。首先,为有效提高抑制算法的执行效率,讨论竞争线性阈值传播模型下影响源传播能力的近似估计方法,进而提出有限影响源情况下,期望抑制效果最大化的抑制种子集挖掘算法。其次,对于大尺寸不确定性影响源的情况,考虑算法运行效率和抑制效果之间的有效折中,提出基于抽样平均近似的期望抑制效果最大化的抑制种子集挖掘算法。最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验测试验证了所提出方法的有效性。

基于社交内容的潜在影响力传播模型

随着社交网络服务的快速发展及增长,理解网络用户之间潜在的影响力的传播过程,能够帮助用户更好地理解网络结构的动态演化,以及不同的信息对于人与人之间社会关系的影响作用.现有的影响力传播相关的研究工作主要集中在给定静态社交网络结构,分析用户之间的影响力传播,找出最具有影响力的用户子集.然而大部分已有工作都忽略了社交网络中的内容信息,即用户之间的影响力作用是与用户产生内容紧密相关的.该文提出了一种融合内容信息和社交网络动态时间特性的潜在影响力传播模型InfoIBP(Influence propagation on Indian Buffet Process).网络中有影响力的用户被看作是一种潜在的特征,可通过不同采样算法和数值逼近求解出来.而对于网络动态时间特性,借助于隐马尔可夫模型来建模不同时间步上的影响力传播过程.在数据集DBLP和Digg上的一系列链接预测、偏好预测和运行时间评测等实验,证明了所提InfoIBP模型能够更准确地建模潜在的影响力传播过程,更有效地挖掘出社交网络中的有影响力用户及更全面地描述网络的动态时间特性,并能对未来的观测数据做出相对精准的预测.

融合影响力传播的社交网络群推荐方法

在社交网络中,以用户群体作为服务对象来进行个性化推荐服务,能有效提升推荐效率。已有的研究在进行群推荐时大多仅考虑用户群体的整体兴趣,忽视了群体中用户间的相互影响。为此,本文提出了一种基于影响力传播的社交网络群推荐方法,综合考虑用户自身兴趣与其受核心用户影响而产生的兴趣来进行社交网络群推荐服务。以微博“超话”上的数据为例对本文所提方法进行验证,证明了本文所提方法的有效性,从研究结果来看,加入对影响力传播的考量能显著提升群推荐效果。

基于突发事件影响力传播的双向人流疏散仿真

当突发事件发生时,行人行走行为会因为突发事件本身以及突发事件在人群中的传播而改变。对于突发事件影响下的行人行走特征的研究能够提高人流疏散的效率。针对现有研究中数据获取方式的不足,对真实行人场景视频进行图像处理,提取相关数据后分析了无突发事件时行人一般行走特性。针对突发事件下的行人流,利用k-邻近算法和合力的思想描述了突发事件的影响传播和突发事件下行人流的自组织现象,并由此提出一种新的元胞自动机模型,该模型中的行人元胞会受到正常行走、突发事件、安全标识这三个因素所抽象产生的三个作用力的影响。利用模型对突发情况下的双向人流疏散进行仿真,实验结果表明,当安全标识的距离为0、10、20个元胞时,在小范围行人通道中安全标识分布的距离对人群疏散作用不明显;通过对人群间是否存在影响力的研究发现,疏散的效果主要受到附近行人对突发事件传播的影响;突发事件的影响程度太大或影响范围过小都会引发拥堵,不利于人群的疏散。仿真结果与真实世界中的双向行人流疏散情况基本吻合。

社交网络影响力传播研究

随着互联网和大数据的研究应用日益广泛,对社交网络影响力传播的研究成为数据挖掘和社交网络分析中的热点。从影响力传播模型、影响力传播学习和影响力传播优化3个方面总结了近些年计算机科学领域对影响力传播研究的主要成果,展示了影响力传播研究中对随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术的综合运用。最后,简要讨论了影响力传播研究和应用中存在的问题、挑战及今后的研究方向。

基于抽样的影响力传播成本最小化算法

定义具有概率影响扩散保证的最小代价种子选择问题,验证了该问题是NP难的,且其影响函数是单调且次模的。将LT模型下的传播网络看成一个不确定图,对不确定图的可能世界进行抽样。为降低计算复杂度,提出一种对抽样图进行路径计数的算法来估计影响传播,使用VC维估计抽样图的数量。基于贪婪方法,提出一种求解该问题的算法,对该算法的误差进行分析。实验结果表明,该算法比其它方法具有更高的性能。

影响力传播困境下武当山旅游品牌建设对策建议

武当山作为全国知名旅游景区,其旅游品牌发展长期以来陷入影响力传播困境之中,导致其旅游经济发展水平与其知名度相比存在巨大落差。本文试图从经济和传播角度寻找此问题的解题之匙,并尝试给出对策建议。

微博网络中影响力传播节点的识别

随着科学技术的发展,网络的普及,微服务种类逐渐增多,为人们提供了诸多方便。为了进一步研究选题内容,提高识别效果,本文概述了识别工作的背景,简述了微博网络中影响力传播节点识别的相关内涵,分析了相关数据描述情况,并实施了实验综合分析的方式,以期达到研究的实效性。

从品牌节目到品牌经营的影响力传播——媒体融合环境下交通广播的发展路径

品牌节目的影响力,能够有效提升交通广播的品牌价值,从而创造良好的社会效益和经济效益。在新媒体冲击下,交通广播作为传统媒体其渠道优势快速消失,内容创新遭遇瓶颈,品牌节目的带动作用逼近极限。在媒体融合环境下,通过品牌经营及技术赋能、重塑品牌价值,是交通广播转型升级的当务之急。

南京城市形象定位与影响力传播策略初探

城市化不断发展的今天，为适应经济的大环境，城市提升自己形象的主流不断被各城市所接受和争先实现。作为江苏省省会的南京市，由于经济的疲软，阻碍了南京城市形象的发展，同时，也因为南京在城市形象上跟不上时代的步伐，制约了其在经济上的进一步开拓。因此，致力于南京形象的定位，以及扩大影响力和宣传力势在必行。

代价约束下基于随机游走的负影响力传播抑制方法

在社交网络的信息传播机制中,不同用户之间信息扩散往往会受到用户之间影响力的影响,因此开展复杂网络分析研究显得格外必要。首先研究在代价约束下,社交网络的影响力传播模型,在未知网络传播原理的情况下,研究如何利用叠加的随机游走策略对网络的影响力传播进行度量,将影响力传播的范围控制在某一子图中,设计出抑制负影响力传播的有效方法。在此基础上,通过渗流来对抑制节点的范围进行控制。实验证明,本文的算法不仅可以有效地限制负影响力的传播,而且在代价约束下能够取得较好的性能。本文不仅对分析、理解和预测网络的拓扑结构、功能和动力学行为具有十分重要的理论意义,而且在舆情管控、虚假信息抑制等领域中也发挥着重要的作用。

全球化融合背景下敦煌学的传播影响力研究

文章结合全球化融合背景阐释“敦煌学”的内涵,旨在解析敦煌学的传播影响力构成元素,并在此基础上构建敦煌学传播影响力体系。这一论题在敦煌学研究中尚属首次。研究采取抽样调查和归纳推理的方法,在“敦煌学的内涵→敦煌学传播影响力→提升敦煌学传播影响力的策略→构建敦煌学传播影响力体系”的研究思路框架下得出结论:在全球化融合背景下,传播者唯有潜心坚持,不断提升传播规格和传播质量,不断挖掘和延伸敦煌学的文化内涵,拓展敦煌学国际学术交流的空间,敦煌学的传播影响力才能不断扩大,在世界文化范围内占据一席之地。文章在传播内容、传播者、传播策略、传播观念、传播手段方面对敦煌学传播影响力体系进行具体分析和评价,从量化的视域解读敦煌学传播影响力的内涵,并从传播学视角提出构建敦煌学传播影响力体系的宏观思路,开启敦煌学新的范式研究。本文不足之处在于缺乏国外对比研究案例,在跨文化传播方面少有涉及。从长远发展规划角度来看,研究结合实际细化了提升敦煌学的传播影响力策略和评价指标,提出了构建敦煌学传播影响力体系的长远意义。

融媒时代提升电视新闻传播影响力策略研究

融媒时代的最大特点是媒介融合,不仅是技术层面的应用交融,更是内容、渠道、平台乃至营销的全方位整合。在当前这个多媒体、多渠道、多形态并存的传播环境中,观众的关注点更加分散,传播路径也更加多元。电视新闻要想在融媒时代保持其影响力和竞争力,就必须与时俱进,完成跨层次、跨角度的传播策略调整。

增强中华文明传播力影响力的逻辑进路:坚守立场、提升效能、交流互鉴

增强中华文明传播力影响力,必须坚持、把握好以下三个逻辑维度:在主体立场上,要立足以中华优秀传统文化、革命文化、社会主义先进文化为主体构成的中华文化立场,将中华文明的文化精髓及精神标识,予以提炼展示;在基本动力上,构建中国主体叙事与创新话语表达、打造立体多元的主体传播矩阵;在国际维度上,要尊重世界文明多样性,深入进行文明交流互鉴。

行业媒体提升传播影响力的实践与思考——以《中国煤炭报》为例

行业媒体指专门针对特定行业或领域进行报道和分析的媒体,其读者通常为特定行业内部的专业人士和管理者,主要为他们提供深入、专业的信息。文章以《中国煤炭报》开设的智能化系列专栏《开启煤矿智能化建设新篇章》《示范引领》《连线专家》《“智”者说》《实践智能化》和煤矿智能化重点稿件为例,结合选题策划实践,分析行业媒体如何放眼社会,以选题策划反映行业变迁、社会发展、时代进步,提升传播影响力。

融媒体时代背景下报纸新闻传播影响力的提升路径

在融媒体时代,报纸新闻传播面临着前所未有的挑战和机遇。随着数字技术的快速发展,人们获取信息的途径变得更加多元化和便捷,社交媒体、网络平台等新兴媒体逐渐崭露头角。在这样的背景下,传统报纸如何在竞争激烈的信息传播领域中保持并提升影响力,成为摆在媒体从业者面前的重要课题。基于此,本文以传统报纸新闻媒体融合提升的特性作为切入点,深入阐述了融媒体时代背景下报纸新闻传播影响力的提升路径。

数字时代增强中华文明传播力影响力创新路径研究——基于文化教育交流精品项目对外传播视角

数字时代,以互联网技术和新型传播平台为支撑,以互联网价值理念和中华文明价值理念为引领的文化教育精品项目的对外传播,可以更有效地在全球范围内针对目标受众群体阐释中华文化,提升中华文明传播力和影响力。本文分析了不同类型文化教育精品项目传播的理念和功能价值,在国际合作交流过程中的话语建构的方式,在增强中华文明全球传播实践中的顶层设计的理论和实践意义,并通过经典案例梳理和分析,探析文化教育对外交流精品项目传播在增强中华文明全球传播力影响力方面的特殊意义及创新实践路径。