张 永，和 凯

兰州理工大学 计算机与通信学院，兰州 730050

1 引言

社交网络服务SNS（Social Network Service）近年来发展迅速，其凭借网络的强大连通力将人们的社交范围从现实的人际关系扩展到虚拟的网络中来。通过即时聊天工具、微博、博客、网络社区等网络应用将人们的社交范围逐步扩大，最终形成一个人与人关联的巨大的复杂网络。Facebook是目前世界上最大的在线社交网络，目前已拥有超过22亿的总用户，并据Facebook预测到2030年用户总数将会达50亿人。社交网络不但具有互联网络的物理特性，还包含了人际关系的社交特性，是一个典型的复杂网络，其规模及影响范围正在不断扩大。

针对社交网络上的信息传播问题已有一定的研究成果，如谣言传播问题[1-3]、社交网络中的信息转发预测[4-6]、信息传播的模型研究[7-11]等，其中用户影响力问题[12-20]一直是一个热点。由于社交网络的复杂特性，影响信息传播的因素非常多，要提取所有对信息传播有影响的特征不现实，过多的特征会使得模型复杂度过高。在上述研究问题中，无论是谣言传播与转发预测，还是构造信息传播模型，信息源节点的权威性这一特征会对信息的传播结果有重要的影响。因此量化信息源节点的权威性，对精确描述信息传播的过程有重要意义。其中文献[13]利用网络拓扑寻找重要节点，文献[19]则研究了在有社区结构的网络中如何寻找重要节点。

本文主要解决的问题是如何通过衡量信息源节点的影响力来确定一条信息的初始传播概率。……