社会网络信息传播影响最大化挖掘
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简介:网络信息传播挖掘研究是近年来社交网络分析领域的热点问题。报告将重点介绍两方面的研究工作：传播影响最大化（Influence Maximization）和网络推断（Network Inference）。前者主要研究在既定传播模型下，如何高效寻找社交网络中信息传播影响力最大的Top-k节点集合，而后者则是在给定观测到信息传播级联数据集的基础上，推断出隐藏的、不可直接观测的社交网络拓扑结构。报告将重点介绍这两类工作的代表性研究成果，并对未来发展进行展望。
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讲师：宋国杰
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课程简介：网络信息传播挖掘研究是近年来社交网络分析领域的热点问题。报告将重点介绍两方面的研究工作：传播影响最大化（Influence Maximization）和网络推断（Network Inference）。前者主要研究在既定传播模型下，如何高效寻找社交网络中信息传播影响力最大的Top-k节点集合，而后者则是在给定观测到信息传播级联数据集的基础上，推断出隐藏的、不可直接观测的社交网络拓扑结构。报告将重点介绍这两类工作的代表性研究成果，并对未来发展进行展望。
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