專利名稱：微博平臺上的關(guān)鍵傳播路徑和中心節(jié)點的探測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究體系中社交網(wǎng)絡(luò)上信息傳播影響力的研究范疇，涉及的研究領(lǐng)域主要包括微博平臺上的關(guān)鍵傳播路徑和中心節(jié)點的探測模型及其探測方法。
背景技術(shù)：
最近幾年中，由于新浪微博的日趨熱門，基于新浪微博平臺的廣告投放產(chǎn)業(yè)也日益興起，利用微博平臺的服務(wù)向廣大社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶推銷產(chǎn)品，并利用數(shù)據(jù)信息挖掘的知識，做好基于群體特征信息的個性化廣告投放卻又是報紙和電視等廣告投放媒介無法做到的。但是，由于現(xiàn)階段的微博廣告投放存在投放精度不高，實時更新難的問題，使得微博廣告的投放效果不盡人意，為了解決這些問題，國內(nèi)外不少研究學(xué)者在基于目前全球最熱門的兩大微博平臺Twitter和新浪微博做了相關(guān)的技術(shù)研究和難點突破，先將國內(nèi)外關(guān)于微博平臺上的廣告投放方面的研究成果進(jìn)行了集中概括。國內(nèi)尚未深入的利用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)知識對新浪微博上的廣告投放的相關(guān)應(yīng)用和問題進(jìn)行研究，因此相關(guān)研究的論文為數(shù)并不多。其中，劉剛、劉萬軍等人在其論文中研究基于星形用戶社區(qū)模型的Twitter廣告投放問題，該文章采用網(wǎng)頁爬蟲獲取Twitter用戶社交信息，利用高斯模型的多因素權(quán)系數(shù)算法處理用戶社交信息，篩選出對產(chǎn)品感興趣和有影響力的用戶，并建立星形結(jié)構(gòu)模型，確定出度核心節(jié)點并識別出目標(biāo)星形子圖社區(qū)，將此種社區(qū)的出度核心節(jié)點作為廣告投放載體的個性化廣告投放方式具有較高的社區(qū)用戶滿意度[2]。俞淑平等在其論文中針對行為定向廣告問題，提出了一種全新的行為定向廣告投放算法，該算法首先根據(jù)用戶行為特征模型對用戶最近訪問的網(wǎng)頁按主題進(jìn)行聚類，然后利用用戶行為特征分析算法對每一類網(wǎng)頁進(jìn)行行為特征分析并計算該類網(wǎng)頁的權(quán)重，利用該權(quán)重以及該類網(wǎng)頁的質(zhì)心與廣告相似度來計算最后得分，并按照這個得分對廣告進(jìn)行排序從而選出適合該類網(wǎng)頁的廣告[3]。Berthier Ribeiro-Neto等人在其論文中研究了互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁在線廣告的問題,提出了一種考慮問題語義的匹配策略，和基于矢量的微型策略相比，這種策略能夠增加60%的精準(zhǔn)度，此外，一種被稱之為擴(kuò)展網(wǎng)頁文本的更加成熟的的阻抗耦合策略，能夠降低和廣告相關(guān)的詞匯阻抗，額外的獲得平均為50%的精確度[4]。Deepayan Chakrabarti等人在其論文中提出了一類新模型,這些模型能夠把用戶相關(guān)的點擊反饋行為聯(lián)系成一個內(nèi)容關(guān)聯(lián)的廣告系統(tǒng)。模型是基于邏輯回歸思想并能夠允許大量的顆粒特征。建模方法的關(guān)鍵特征是在某種程度上建立存在的頁面和廣告區(qū)之間的詞匯交互模型的能力，并且這種方法必須適合在倒排索引之上進(jìn)行有效的評估。事實上，文中采用了一種乘法分解的方法，以一種簡潔的方式為幾個區(qū)域建立交互作用模型，此模型在運(yùn)行過程中能夠促進(jìn)廣告的快速瀏覽。由于新浪微博屬于社會網(wǎng)絡(luò)的一種應(yīng)用，社會網(wǎng)絡(luò)屬于較大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的一種，因而它往往在結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征，同時復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣黧w現(xiàn)了現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中最短路徑的一些內(nèi)在規(guī)律。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的大部分節(jié)點都只在小范圍內(nèi)相互連接，呈現(xiàn)出一定的高聚集系數(shù)特性，且任意兩個節(jié)點間的距離都較短[6]。但目前尚未出現(xiàn)實用的解決方案。參考文獻(xiàn):[1]新浪微博廣告形式全攻略.[EB/0L].[2012-08-28].http://www.adquan.com/.
[2]劉剛，劉萬軍，張偉.基于星形用戶社區(qū)模型的Twitter廣告投放.計算機(jī)應(yīng)用與軟件[J], 2012(4), 44-48.
[3]俞淑平，陳剛.一種高效的行為定向廣告投放算法.計算機(jī)應(yīng)用與軟件[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]唐晉韜，王挺，王戟.適合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的最短路徑近似算法.軟件學(xué)報[J], 2009(10), 2279-2290.

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是解決微博平臺上的微博廣告?zhèn)鞑チ魃系闹行墓?jié)點的探測問題。本發(fā)明的技術(shù)方案為一種微博平臺上的關(guān)鍵傳播路徑和中心節(jié)點的探測方法，包括以下步驟:步驟1，根據(jù)預(yù)設(shè)的區(qū)域N，將微博平臺上的廣告?zhèn)鞑ゾW(wǎng)絡(luò)劃分為N個區(qū)域Al, A2, A3…AN ；步驟2，對N個區(qū)域Al，A2，A3…AN中任一，以區(qū)域內(nèi)每個節(jié)點為關(guān)鍵節(jié)點求廣告?zhèn)鞑バ?yīng)Y，然后比較得出區(qū)域內(nèi)廣告?zhèn)鞑バ?yīng)的極大值；N個區(qū)域Al，A2，A3…AN的極大值分別記為Y1，Y2，Y3…YN;步驟3，根據(jù)預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)m，對極大值Υ1，Υ2，Υ3…YN進(jìn)行比較，包括以下子步驟，步驟3.1，設(shè)當(dāng)前待比較的極大值數(shù)目S為N，設(shè)迭代次數(shù)為I ;步驟3.2，對當(dāng)前待比較的S個極大值進(jìn)行兩兩比較，去除-次比較后所得較小者，剩余I個極大值；步驟3.3，判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)m，是則進(jìn)入步驟3.4，否則迭代次數(shù)加1，設(shè)S= I，返回步驟3.2將剩余的極大值作為當(dāng)前待比較的S個極大值進(jìn)行比較；步驟3.4，將剩余的極大值所對應(yīng)節(jié)點作為中心節(jié)點；步驟4，把步驟3所得中心節(jié)點串聯(lián)起來，就構(gòu)成了一條虛擬的關(guān)鍵傳播路徑。
而且，步驟2中，以區(qū)域內(nèi)每個節(jié)點為關(guān)鍵節(jié)點求廣告?zhèn)鞑バ?yīng)Y實現(xiàn)方式如下，設(shè)某區(qū)域有I個節(jié)點，將任一節(jié)點作為關(guān)鍵節(jié)點并標(biāo)記為節(jié)點I，其他1-1個節(jié)點標(biāo)記為節(jié)點1、2...Ι-1，與節(jié)點I分別有路徑相連；按以下公式進(jìn)行計算，
權(quán)利要求
1.一種微博平臺上的關(guān)鍵傳播路徑和中心節(jié)點的探測方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1，根據(jù)預(yù)設(shè)的區(qū)域N，將微博平臺上的廣告?zhèn)鞑ゾW(wǎng)絡(luò)劃分為N個區(qū)域Al，A2, A3…AN ； 步驟2，對N個區(qū)域Al，A2，A3…AN中任一，以區(qū)域內(nèi)每個節(jié)點為關(guān)鍵節(jié)點求廣告?zhèn)鞑バ?yīng)Y，然后比較得出區(qū)域內(nèi)廣告?zhèn)鞑バ?yīng)的極大值；N個區(qū)域Al，A2，A3…AN的極大值分別記為 Y1，Y2，Y3…YN ； 步驟3，根據(jù)預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)m，對極大值Y1，Y2，Y3…YN進(jìn)行比較，包括以下子步驟，步驟3.1，設(shè)當(dāng)前待比較的極大值數(shù)目S為N，設(shè)迭代次數(shù)為I ; 步驟3.2，對當(dāng)前待比較的S 個極大值進(jìn)行兩兩比較，去除:I次比較后所得較小者，剩余I個極大值； 步驟3.3，判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)m，是則進(jìn)入步驟3.4，否則迭代次數(shù)加1，設(shè)S= I，返回步驟3.2將剩余的極大值作為當(dāng)前待比較的S個極大值進(jìn)行比較； 步驟3.4，將剩余的極大值所對應(yīng)節(jié)點作為中心節(jié)點； 步驟4，把步驟3所得中心節(jié)點串聯(lián)起來，就構(gòu)成了一條虛擬的關(guān)鍵傳播路徑。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的微博平臺上的關(guān)鍵傳播路徑和中心節(jié)點的探測方法，其特征在于:步驟2中，以區(qū)域內(nèi)每個節(jié)點為關(guān)鍵節(jié)點求廣告?zhèn)鞑バ?yīng)Y實現(xiàn)方式如下， 設(shè)某區(qū)域有I個節(jié)點，將任一節(jié)點作為關(guān)鍵節(jié)點并標(biāo)記為節(jié)點I，其他1-1個節(jié)點標(biāo)記為節(jié)點1、2…1-1，與節(jié)點I分別有路徑相連；按以下公式進(jìn)行計算，
全文摘要
本發(fā)明屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究體系中社交網(wǎng)絡(luò)上信息傳播影響力的研究范疇，涉及一種微博平臺上的關(guān)鍵傳播路徑和中心節(jié)點的探測方法，解決微博平臺上的微博廣告?zhèn)鞑チ魃系闹行墓?jié)點的探測問題，把中心節(jié)點的探測這一抽象的問題，與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的最短傳播路徑問題緊密的結(jié)合起來,通過建立新浪微博上的廣告?zhèn)鞑チ鞯淖疃虃鞑ヂ窂降奶綔y模型，從而解決了探測微博廣告?zhèn)鞑ヂ窂缴系闹行墓?jié)點，即廣告臺風(fēng)眼的探測問題。
文檔編號G06Q30/02GK103177382SQ201310087938
公開日2013年6月26日 申請日期2013年3月19日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月19日
發(fā)明者李石君, 王峰, 李宇軒, 余偉, 劉晶, 丁永剛 申請人:武漢大學(xué)