题目：基于多层社会网络的信息扩散研究

社会网络是描述具有社会属性的个体及其相互间关系的一类网络，社会网络中信息扩散的研究已成热门领域，如舆情控制，可建立信息扩散模型，揭示其传播的特征及规律，再采用科学方法来预防和处理舆情的泛滥，由此可见，研究社会网络对真实社会网络有极为重要意义。随着网络信息爆炸式增长，社会网络中个体之间的关系不再是单一的，因此，近年来有研究者提出了一种新型的社会网络——多层社会网络(Multi-layered Social Network, MSN)，即把复杂关系抽象成每层仅存一种社会关系的分层结构的社会网络，从而将平面网络关系图转换为立体网络结构，能够更好地刻画真实生活中社会网络形态与特征。
信息扩散过程中，首先将多层社会网络进行社团结构划分，其次建立多层社会网络的传播模型，最后采用影响最大化策略来实现信息扩散的最大化目标。多层社会网络是社会网络中最新的研究领域之一，社会网络中现存的很多算法和模型都不适用于多层社会网络，或者算法较粗糙等，因此，迫切需要解决这些关键问题。
本文针对多层社会网络信息扩散进行了如下研究：
(1) 多层社会网络的社团发现算法：社团是构成整个MSN的子集，其主要特征是每个社团内部的节点间的有着相对紧凑的连接方式，而各个社团之间却只存在着相对比较稀疏的连接方式。目前社团发现算法主要集中在单层的社会网络，而多层社会网络MSN的社团发现算法较少，社团划分结果较粗糙等特点，为了既考虑多层社会关系又区分对待不同层数的情况，以及考虑节点间本身的连接强度问题，本文提出了一种基于边聚类的多层社会网络社团发现(CLEDCC)算法。该算法充分考虑了层数给真实社会网络带来的现实意义，并对CLEDCC算法的数学模型和算法流程进行详细说明，仿真实验和分析，并与相关算法进行比较，该算法无需调整参数，算法稳定性高，划分结果精准。
(2) 多层社会网络的信息传播模型：在单层社会网络中提出的信息传播模型，研究非常多，但是不太实用于多层社会网络，而目前这方面几乎没有相关研究。对于多层社会网络的处理一般都是通过模型简化处理，将多层复杂关系简化为单层社会网络，而单层社会网络的传播模型，对于问题的处理不够精细，故本文构建一种新型的多层电阻器传播(CRM)模型。详细重点地介绍该模型的理论基础，并由物理学电路模型的思想演变而来，通过图论、概率论等大量的数学理论做支撑，证明了模型的可行性。CRM传播模型有着非常好的特点，与真实网络的形态非常接近，CRM模型是非常适用于多层社会网络。
(3) 信息扩散：给一个网络(V, E)，在一定时间内，寻找尽可能少的种子节点，尽可能多的影响网络中的其他节点，这是一个NP-hard问题。采用本文提出的CLEDCC算法来实现更好的社团结构，其次利用CRM模型来仿真社会网络信息扩散过程，再扩展现有的社团与度启发CDH策略，通过CDH-CLEDCC来实现信息扩散最大化。