1、信息传播模型

网络信息传播的特点：

网络效应

阵发性

两类信息传播模型

• 阈值模型：线性阈值模型

每个时间步节点被周围节点的影响力的和所激活。

线性阈值模型示例

• 级联模型：独立级联模型

被激活的每个节点，有且只有一次机会去尝试激活其未被激活的邻居节点，成功激活的概率各不相同。

独立级联模型示例

节点的影响范围：通过蒙特卡罗模拟得到多次传播的范围，取平均值。

节点传播范围：可以事先通过抛硬币的方式确定每条边是否存在，从而得到传播过程的一个快照网络，取平均值得到传播范围。

2、影响最大化

核心问题：如何选择一组种子节点，获得最大的影响范围？

是一个NP-hard问题

影响最大化的贪心算法

逐个选择边际效益最大的节点加入。

关注对贪心算法的优化。

3、传播网络推断

问题：根据信息传播记录，推断背后的传播网络。

输入：节点u在t时刻被激活

输出：节点u与v之间的传播概率

点对性模型

基本思路：

u在v之前被激活的次数越多，概率越大

u被激活的时刻和t被激活的时刻之间的
时间间隔越小，概率越大。

4、流行度预测

问题：给定一个对象一段时间内的群体关注情况，预测其最终流行度

基于时序分析的预测

基于结构多样性的预测

建模传播过程进行流行度预测：基于自增强泊松过程的流行度预测