社交网络作为一种新兴的媒体具有广泛的社会影响力,且基于社交网络的营销方式逐渐成为一种新的发展趋势,因此研究社交网络中消息的传播具有重大的现实和经济意义.通过借鉴日常生活中人与人之间的信任原理,提出了一种基于信任度的消息传播模型.该模型首先利用个体的公开信息,使用数据挖掘的算法对个体进行分类;然后,根据同类和不同类个体之间的关系计算个体之间的信任度;最后,使用消息与个体的属性相似性以及信任度来计算消息可能传播范围.给出了相应的计算方法,并与两种基准方法对比,结果表明,该模型在准确度上提升15％左右,而所用时间降低50％以上.与数据集统计结果对比,该实验的结果与统计结果相差5％左右,充分表明该模型在实际应用中有比较好的效果.
网络的结构聚类算法 信任度 分类算法 数据挖掘