实验室研究成果发表在Information Sciences

  • 日期：2022-10-05
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       该论文研究在具有群体极化效应的社交网络中，最大化正面观点的影响力的同时最小化负面观点的影响力。本文中将该问题被称为具有群体极化效应的有效影响最大化问题。   
       群体极化效应指经过群体内部的激烈讨论后，群体成员的极端倾向增长的现象。该论文通过真实世界数据的检测，建模了群极化效应的信息传播机制。结合人们偏好的动态变化现象，设计了基于群体极化效应和个人偏好现实的动态增强独立级联模型。根据目标函数非亚模、非超模特性，提出了基于群组的有效影响力最大化算法，使正面信息的影响最大化的同时最小化负面信息的影响。
Jialing Dai, Jianming Zhu, Guoqing Wang, "Opinion influence maximization problem in online social networks based on group polarization effect," in Information Sciences, https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.07.086.