陈云芳，夏涛,2，张伟，李晋

（1. 南京邮电大学计算机学院，江苏 南京 210003；2. 中国电信济宁分公司，山东 济宁272000；3. 北京信息科技大学公共管理与传媒学院，北京 100192）

基于亲和传播的动态社会网络影响力扩散模型

陈云芳1，夏涛1,2，张伟1，李晋3

（1. 南京邮电大学计算机学院，江苏 南京 210003；2. 中国电信济宁分公司，山东 济宁272000；3. 北京信息科技大学公共管理与传媒学院，北京 100192）

影响力最大化模型研究是近来社会网络的一个热点问题，然而传统的独立级联模型以静态网络中为基础，且激活概率一般设定为固定值。提出一种加入衰减因数的动态社会网络影响力扩散模型—DDIC模型，其采用亲和传播来计算节点之间的激活概率，依据时间片对社会网络进行动态切分，使激活概率在不同时间片中实现了有效关联。实验结果表明DDIC模型中种子节点有更多机会激活它的邻居节点，且采用亲和传播计算出的影响力值能更准确地体现DDIC模型的传播过程。

动态社会网络；影响力扩散；亲和传播

1 引言

虚拟社会所形成的人际关系网络以及各种各样的社会网络越来越多地出现在人们面前，通过这些社会网络所表现出来的社会以及人际关系互动是许多领域的研究热点。在社会影响力传播中，社会网络作为传播的媒介，在个体之间相互影响、个体之间传播观点与信息等方面发挥着巨大的作用。一条信息可以在人群中迅速地蔓延，也有可能在很短时间内就消失。了解信息被人们所接受的程度是很有必要的，这就需要了解信息是如何在社会网络中动态传播的，即人们在何种程度上能够受到好友的影响而去做某件事情，“口碑效应”在什么程度下会发生。……