社群網路中有效率的意見領袖探勘與影響力最大化研究(2/2)

近年來，隨著Web 2.0 概念的蓬勃發展，社群網路儼然成為現代人最主要的接收資訊的管道，再加上電子商務的普及化，社群網路中的意見領袖探勘與影響力最大化問題，吸引了許多專家學者的目光。然而現今的研究方法中，因社群網路的複雜性，造成了演算法的效能不佳，尤其當我們所要面對的是大量的社群資料時。本計畫將著墨在有效率的意見領袖探勘與影響力最大化問題，設計演算法與研究應用領域，內容概述如下：1. 社群網路群集偵測方法：我們設計了一個能快速，且不需輸入任何參數的群集偵測演算法，且能正確地找出社群網路中的群集架構。2. 有效率的意見領袖探勘演算法：利用所提出的群集方法，我們設計了一個結合領袖特質分析與網路結構分析的演算法，能有效率的探勘社群網路中的意見領袖。有效率的影響力最大化演算法：利用所提出的群集方法，我們設計了一個利用逆向可達集合與網路結構分析的演算法，能快速的找出影響力最大化的種子集。