专利名称：微博平台上的关键传播路径和中心节点的探测方法
技术领域：
本发明属于复杂网络研究体系中社交网络上信息传播影响力的研究范畴，涉及的研究领域主要包括微博平台上的关键传播路径和中心节点的探测模型及其探测方法。
背景技术：
最近几年中，由于新浪微博的日趋热门，基于新浪微博平台的广告投放产业也日益兴起，利用微博平台的服务向广大社交网络中的用户推销产品，并利用数据信息挖掘的知识，做好基于群体特征信息的个性化广告投放却又是报纸和电视等广告投放媒介无法做到的。但是，由于现阶段的微博广告投放存在投放精度不高，实时更新难的问题，使得微博广告的投放效果不尽人意，为了解决这些问题，国内外不少研究学者在基于目前全球最热门的两大微博平台Twitter和新浪微博做了相关的技术研究和难点突破，先将国内外关于微博平台上的广告投放方面的研究成果进行了集中概括。国内尚未深入的利用数据挖掘的相关知识对新浪微博上的广告投放的相关应用和问题进行研究，因此相关研究的论文为数并不多。其中，刘刚、刘万军等人在其论文中研究基于星形用户社区模型的Twitter广告投放问题，该文章采用网页爬虫获取Twitter用户社交信息，利用高斯模型的多因素权系数算法处理用户社交信息，筛选出对产品感兴趣和有影响力的用户，并建立星形结构模型，确定出度核心节点并识别出目标星形子图社区，将此种社区的出度核心节点作为广告投放载体的个性化广告投放方式具有较高的社区用户满意度[2]。俞淑平等在其论文中针对行为定向广告问题，提出了一种全新的行为定向广告投放算法，该算法首先根据用户行为特征模型对用户最近访问的网页按主题进行聚类，然后利用用户行为特征分析算法对每一类网页进行行为特征分析并计算该类网页的权重，利用该权重以及该类网页的质心与广告相似度来计算最后得分，并按照这个得分对广告进行排序从而选出适合该类网页的广告[3]。Berthier Ribeiro-Neto等人在其论文中研究了互联网网页在线广告的问题,提出了一种考虑问题语义的匹配策略，和基于矢量的微型策略相比，这种策略能够增加60%的精准度，此外，一种被称之为扩展网页文本的更加成熟的的阻抗耦合策略，能够降低和广告相关的词汇阻抗，额外的获得平均为50%的精确度[4]。Deepayan Chakrabarti等人在其论文中提出了一类新模型,这些模型能够把用户相关的点击反馈行为联系成一个内容关联的广告系统。模型是基于逻辑回归思想并能够允许大量的颗粒特征。建模方法的关键特征是在某种程度上建立存在的页面和广告区之间的词汇交互模型的能力，并且这种方法必须适合在倒排索引之上进行有效的评估。事实上，文中采用了一种乘法分解的方法，以一种简洁的方式为几个区域建立交互作用模型，此模型在运行过程中能够促进广告的快速浏览。由于新浪微博属于社会网络的一种应用，社会网络属于较大规模网络的一种，因而它往往在结构上表现出复杂网络的特征，同时复杂网络拓扑特征体现了现实网络中最短路径的一些内在规律。复杂网络的大部分节点都只在小范围内相互连接，呈现出一定的高聚集系数特性，且任意两个节点间的距离都较短[6]。但目前尚未出现实用的解决方案。参考文献:[1]新浪微博广告形式全攻略.[EB/0L].[2012-08-28].http://www.adquan.com/.
[2]刘刚，刘万军，张伟.基于星形用户社区模型的Twitter广告投放.计算机应用与软件[J], 2012(4), 44-48.
[3]俞淑平，陈刚.一种高效的行为定向广告投放算法.计算机应用与软件[J], 2011(I),4-7.
[4] Berthier&R, Macro&C.1mpedance Coup ling in Content-targetedAdve—rtising.SIGIR, August, 15-19，2005.
[5]Deepayan&C, Deepak&A, Vanja&J.Contextual Advertising by CombiningRelevance with Click Feedback.WWW2008, April21-25, 2008.
[6]唐晋韬，王挺，王戟.适合复杂网络分析的最短路径近似算法.软件学报[J], 2009(10), 2279-2290.
发明内容
本发明的目的是解决微博平台上的微博广告传播流上的中心节点的探测问题。本发明的技术方案为一种微博平台上的关键传播路径和中心节点的探测方法，包括以下步骤:步骤1，根据预设的区域N，将微博平台上的广告传播网络划分为N个区域Al, A2, A3…AN ；步骤2，对N个区域Al，A2，A3…AN中任一，以区域内每个节点为关键节点求广告传播效应Y，然后比较得出区域内广告传播效应的极大值；N个区域Al，A2，A3…AN的极大值分别记为Y1，Y2，Y3…YN;步骤3，根据预设的迭代次数m，对极大值Υ1，Υ2，Υ3…YN进行比较，包括以下子步骤，步骤3.1，设当前待比较的极大值数目S为N，设迭代次数为I ;步骤3.2，对当前待比较的S个极大值进行两两比较，去除-次比较后所得较小者，剩余I个极大值；步骤3.3，判断迭代次数是否达到预设的迭代次数m，是则进入步骤3.4，否则迭代次数加1，设S= I，返回步骤3.2将剩余的极大值作为当前待比较的S个极大值进行比较；步骤3.4，将剩余的极大值所对应节点作为中心节点；步骤4，把步骤3所得中心节点串联起来，就构成了一条虚拟的关键传播路径。
而且，步骤2中，以区域内每个节点为关键节点求广告传播效应Y实现方式如下，设某区域有I个节点，将任一节点作为关键节点并标记为节点I，其他1-1个节点标记为节点1、2...Ι-1，与节点I分别有路径相连；按以下公式进行计算，
权利要求
1.一种微博平台上的关键传播路径和中心节点的探测方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1，根据预设的区域N，将微博平台上的广告传播网络划分为N个区域Al，A2, A3…AN ； 步骤2，对N个区域Al，A2，A3…AN中任一，以区域内每个节点为关键节点求广告传播效应Y，然后比较得出区域内广告传播效应的极大值；N个区域Al，A2，A3…AN的极大值分别记为 Y1，Y2，Y3…YN ； 步骤3，根据预设的迭代次数m，对极大值Y1，Y2，Y3…YN进行比较，包括以下子步骤，步骤3.1，设当前待比较的极大值数目S为N，设迭代次数为I ; 步骤3.2，对当前待比较的S 个极大值进行两两比较，去除:I次比较后所得较小者，剩余I个极大值； 步骤3.3，判断迭代次数是否达到预设的迭代次数m，是则进入步骤3.4，否则迭代次数加1，设S= I，返回步骤3.2将剩余的极大值作为当前待比较的S个极大值进行比较； 步骤3.4，将剩余的极大值所对应节点作为中心节点； 步骤4，把步骤3所得中心节点串联起来，就构成了一条虚拟的关键传播路径。
2.根据权利要求1所述的微博平台上的关键传播路径和中心节点的探测方法，其特征在于:步骤2中，以区域内每个节点为关键节点求广告传播效应Y实现方式如下， 设某区域有I个节点，将任一节点作为关键节点并标记为节点I，其他1-1个节点标记为节点1、2…1-1，与节点I分别有路径相连；按以下公式进行计算，
全文摘要
本发明属于复杂网络研究体系中社交网络上信息传播影响力的研究范畴，涉及一种微博平台上的关键传播路径和中心节点的探测方法，解决微博平台上的微博广告传播流上的中心节点的探测问题，把中心节点的探测这一抽象的问题，与复杂网络中的最短传播路径问题紧密的结合起来,通过建立新浪微博上的广告传播流的最短传播路径的探测模型，从而解决了探测微博广告传播路径上的中心节点，即广告台风眼的探测问题。
文档编号G06Q30/02GK103177382SQ201310087938
公开日2013年6月26日 申请日期2013年3月19日 优先权日2013年3月19日
发明者李石君, 王峰, 李宇轩, 余伟, 刘晶, 丁永刚 申请人:武汉大学