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現(xiàn)有關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響問題的研究多聚焦于用戶與其鄰居之間的相互影響，然而在若干鄰居不同關(guān)聯(lián)關(guān)系所形成的拓撲結(jié)構(gòu)之間也會產(chǎn)生影響，即結(jié)構(gòu)影響。對結(jié)構(gòu)影響問題進行研究，構(gòu)建基于鄰居結(jié)構(gòu)的影響傳播模型NS-IC。根據(jù)獨立傳播模型思想計算不同鄰居結(jié)構(gòu)的影響概率作為模型參數(shù)，并通過期望最大化算法進行學習。在微博數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，NS-IC模型預測的均方誤差、精度和準確率均優(yōu)于 Structinf- Basic方法同時表明高概率的影響結(jié)構(gòu)能夠顯著改善用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的預測效果。
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