مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

شناسایی تأثیرگذاران کلیدی در شبکه‌های اجتماعی: یک روش جدید مبتنی بر همسایگی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد قزوین، قزوین، ایران.
چکیده
یکی از چالش های کلیدی برای طراحان شبکه های اجتماعی، شناسایی کاربران تاثیرگذار است. چنین کاربرانی با تأثیرگذاری بر سایر کاربران می توانند نقش مهمی در انتشار سریع اطلاعات در شبکه داشته باشند. هدف در اینجا به حداکثر رساندن تأثیر است. این به معنای یافتن کمترین تعداد کاربرانی است که بیشترین تأثیر را بر سایر کاربران دارند. با این حال، معیارهای سنتی تنها می‌توانند به اهمیت گره در شبکه بپردازند و اهمیت گره را در میان همسایگان خود نادیده می‌گیرند. یک گره تأثیرگذار که توسط معیارهای سنتی یافت می‌شود احتمالاً در همسایگی گره‌های ضعیف متصل قرار دارد. این امر می‌تواند انتشار اطلاعات را به ویژه در برنامه های تبلیغاتی کند کند. برای پرداختن به این مشکل، در این مقاله، معیار جدیدی به نام شباهت همسایگی ارائه می‌کنیم. این معیار، اهمیت اجتماعی یک کاربر را بر اساس ترکیبی از اطلاعات در مورد همسایگان او تعیین می کند. با توجه به سختی NP مسئله، ما از متریک جدید توسعه یافته خود با یک روش فراابتکاری معروف به نام الگوریتم ژنتیک مرتب‌سازی غیرمسلط (NSGA-III) استفاده می‌کنیم. برای کاهش هزینه، از آستانه مرکزیت استفاده می‌شود تا فقط گره‌هایی با اتصالات بالا به عنوان کاربران تأثیرگذار عمل کنند. ما از مرتب‌سازی کاربران بر اساس معیارهای شباهت اجتماعی برای بهبود اکتشاف و بهره‌برداری استفاده می‌کنیم. آزمایش‌های گسترده تحت سناریوهای مختلف با تعداد محدودی از کاربران تأثیرگذار بر روی چهار مجموعه داده معروف از Caltech، Reed، Simmons و Haverford انجام می‌شود. نتایج آزمایش‌ها نشان می‌دهد که معیار تشابه همسایگی پیشنهادی ما می‌تواند کاربران تأثیرگذار را بهتر از معیارهای سنتی شناسایی کند. معیار پیشنهادی ما، تعداد کاربران تحت تأثیر را به ترتیب 9.5٪، 16.5٪ و 6.5٪ از نظر معیارهای مرکزی، نزدیکی و بین بودن بهبود می‌بخشد.
کلیدواژه‌ها

[1] S. Yang, Q. Du, G. Zhu, J. Cao, L. Chen, W. Qin, and Y. Wang, “Balanced influence maximization in social networks based on deep reinforcement learning,” Neural Netw., vol. 169, pp. 334–351, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.neunet.2023.10.030.
[2] A. Zareie and R. Sakellariou, “Fuzzy influence maximization in social networks,” ACM Trans. Web, vol. 18, no. 3, Art. no. 32:1–32:28, Aug. 2024, doi: 10.1145/3650179.
[3] R. Cantini, F. Marozzo, S. Mazza, D. Talia, and P. Trunfio, “A weighted artificial bee colony algorithm for influence maximization,” Online Soc. Netw. Media, vol. 26, Art. no. 100167, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.osnem.2021.100167.
[4] T. K. Biswas, A. Abbasi, and R. K. Chakrabortty, “An MCDM integrated adaptive simulated annealing approach for influence maximization in social networks,” Inf. Sci., vol. 556, pp. 27–48, May 2021, doi: 10.1016/j.ins.2020.12.048.
[5] Z. Aghaee, M. M. Ghasemi, H. A. Beni, A. Bouyer, and A. Fatemi, “A survey on meta-heuristic algorithms for the influence maximization problem in the social networks,” Computing, vol. 103, no. 11, pp. 2437–2477, Sep. 2021, doi: 10.1007/s00607-021-00945-7.
[6] A. Karczmarczyk, J. Jankowski, and J. Wątrobski, “Multi-criteria seed selection for targeted influence maximization within social networks,” in Proc. Int. Conf. Comput. Sci. (ICCS), Cham, Switzerland: Springer, Jul. 2021, pp. 454–461, doi: 10.1007/978-3-030-69101-1_36.
[7] R. R. Singh, “Centrality measures: a tool to identify key actors in social networks,” in Principles of Social Networking: The New Horizon and Emerging Challenges, Cham, Switzerland: Springer, 2022, pp. 1–27, doi: 10.1007/978-3-030-91949-8_1.
[8] Y. D. Navaei, M. H. Rezvani, and A. M. E. Moghaddam, “A novel neighborhood-based importance measure for social network influence maximization using NSGA-III,” in Proc. 10th Int. Conf. Artif. Intell. Robot. (QICAR), Tehran, Iran, Feb. 2024, pp. 113–118, doi: 10.1109/QICAR57417.2024.1234567.
[9] H. Ishibuchi, R. Imada, Y. Setoguchi, and Y. Nojima, "Performance comparison of NSGA-II and NSGA-III on various many-objective test problems," in Proc. IEEE Congr. Evol. Comput. (CEC), Vancouver, BC, Canada, Jul. 2016, pp. 3045–3052, doi: 10.1109/CEC.2016.7744174.
[10] J. J. Lotf, M. A. Abdollahi Azgomi, and M. R. Ebrahimi Dishabi, "An improved influence maximization method for social networks based on genetic algorithm," Physica A, vol. 586, Art. no. 126480, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.physa.2021.126480.
[11] E. A. Abbas and H. N. Nawaf, "Influence maximization based on a non-dominated sorting genetic algorithm," Karbala Int. J. Mod. Sci., vol. 7, no. 2, Art. no. 5, Jun. 2021, doi: 10.33640/2405-609X.2891.
[12] T. K. Biswas, A. Abbasi, and R. K. Chakrabortty, "An improved clustering-based multi-objective evolutionary algorithm for influence maximization under variable-length solutions," Knowl.-Based Syst., vol. 256, Art. no. 109856, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.knosys.2022.109856.
[13] B. Chatterjee, T. Bhattacharyya, K. K. Ghosh, A. Chatterjee, and R. Sarkar, "A novel meta-heuristic approach for influence maximization in social networks," Expert Systems, vol. 40, no. 4, p. e12676, 2023, doi: 10.1111/exsy.12676.
[14] H. Li, R. Zhang, Z. Zhao, X. Liu, and Y. Yuan, "Identification of top-k influential nodes based on discrete crow search algorithm optimization for influence maximization," Applied Intelligence, vol. 51, no. 11, pp. 7749–7765, 2021, doi: 10.1007/s10489-021-02283-9.
[15] L. Han, K.-C. Li, A. Castiglione, J. Tang, H. Huang, and Q. Zhou, "A clique-based discrete bat algorithm for influence maximization in identifying top-k influential nodes of social networks," Soft Computing, vol. 25, pp. 8223–8240, 2021, doi: 10.1007/s00500-021-05749-7.
[16] D. Borkin, A. Némethová, G. Michaľčonok, and K. Maiorov, "Impact of data normalization on classification model accuracy," Research Papers Faculty of Materials Science and Technology Slovak University of Technology, vol. 27, no. 45, pp. 79–84, 2019, doi: 10.2478/rput-2019-0029.
[17] S. Peng, Y. Zhou, L. Cao, S. Yu, J. Niu, and W. Jia, "Influence analysis in social networks: A survey," Journal of Network and Computer Applications, vol. 106, pp. 17–32, Jan. 2018, doi: 10.1016/j.jnca.2018.01.005.
[18] A. L. Traud, E. D. Kelsic, P. J. Mucha, and M. A. Porter, "Comparing community structure to characteristics in online collegiate social networks," SIAM Review, vol. 53, no. 3, pp. 526–543, Sep. 2011, doi: 10.1137/080734315.
[19] C. Wang, J. Zhao, L. Li, L. Jiao, J. Liu, and K. Wu, "A multi-transformation evolutionary framework for influence maximization in social networks," IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 18, no. 1, pp. 52–67, Jan. 2023, doi: 10.1109/MCI.2022.3222050.
[20] A. Gupta, Y.-S. Ong, and L. Feng, "Multifactorial evolution: Toward evolutionary multitasking," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 20, no. 3, pp. 343–357, Jun. 2016, doi: 10.1109/TEVC.2015.2458037.
[21] K. K. Bali, Y.-S. Ong, A. Gupta, and P. S. Tan, "Multifactorial evolutionary algorithm with online transfer parameter estimation: MFEA-II," IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 24, no. 1, pp. 69–83, Feb. 2020, doi: 10.1109/TEVC.2019.2906927.
[22] R.-T. Liaw and C.-K. Ting, "Evolutionary manytasking optimization based on symbiosis in biocoenosis," in Proc. AAAI Conf. Artif. Intell., vol. 33, no. 1, pp. 4295–4303, Jan. 2019, doi: 10.1609/aaai.v33i01.33014295.
[23] L. Feng, L. Zhou, J. Zhong, A. Gupta, Y.-S. Ong, K. C. Tan, and A. K. Qin, "Evolutionary multitasking via explicit autoencoding," IEEE Trans. Cybern., vol. 49, no. 9, pp. 3457–3470, Sep. 2019, doi: 10.1109/TCYB.2019.2902865.
[24] L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd, "The PageRank citation ranking: Bringing order to the web," Stanford InfoLab, Tech. Rep. SIDL-WP-1999-0120, Jan. 1998. [Online]. Available: https://ilpubs.stanford.edu/422/