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成雨蓉,王国仁,李博扬,袁野.基于事件的社交网络上的双边偏好稳态规划.软件学报,2019,30(3):573-588
基于事件的社交网络上的双边偏好稳态规划
Bilateral Preference Stable Planning over Event Based Social Networks
投稿时间:2018-07-17  修订日期:2018-09-20
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005682
中文关键词:  基于事件的社交网络  双边偏好  稳态规划
英文关键词:event based social network  bilateral preference  stable planning
基金项目:中国博士后科学基金(2018M631358);国家自然科学基金(61332006,61332014,61328202,U1401256,61572119,61622202);中央高校基础科研业务费(N150402005)
作者单位E-mail
成雨蓉 北京理工大学 计算机学院, 北京 100081  
王国仁 北京理工大学 计算机学院, 北京 100081 wanggrbit@126.com 
李博扬 东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110819  
袁野 东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110819  
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中文摘要:
      在基于事件的社交网络中,一个经典的问题是为用户规划其感兴趣的事件.现有的工作仅仅考虑用户的喜好,仅从用户的角度出发,为其安排尽可能感兴趣的事件来参加.然而,从事件主办者的角度出发,他们亦希望为事件安排的用户尽可能有更大的影响力,用户的可靠性尽可能高,以保障事件能够顺利开展,并取得预期的效果.本质上来说,基于事件的社交网络上的规划问题是一个双向选择的问题,而现有的所有工作均未从用户和事件的双边偏好考虑问题.因此,提出一种双边偏好稳态规划问题来解决这种双向选择问题.该问题首次提出,因此现有工作中未有相关算法可供解决该问题.对比之前只考虑用户偏好的规划,在考虑用户和事件双边偏好时,面临着问题更复杂、约束条件更多的困难.因此,提出两种基础算法和一种改进算法来高效、高质量地解决这个问题,并用大量的实验验证所提出算法的高效性和有效性.
英文摘要:
      In event based social networks (EBSNs), a typical problem is to plan interested events to users. Existing work only considers the users' preference to events, and plans the events that they are most possibly interested in. However, from the view of event holders, they also hope the users that are assigned to their events are with high influence and reliability. Consequentially, their events can be held successfully and achieve expected effects. Essentially, the planning problem over EBSNs is a bilateral selection problem. However, existing studies never consider the bilateral preference between events and users. Thus, this study proposes a bilateral preference stable planning problem to solve this bilateral selection problem. Since this study is the first to propose the bilateral preference planning problem, no existing algorithms can solve it. Compared with the existing planning problem which only considers the preference of users, the bilateral preference stable planning problem is more complex and contains more constraints. Thus, two baseline algorithms and two improved algorithms are proposed to efficiently and effectively solve this problem. Finally, extensive experiments are conducted to verify the efficiency and effectiveness of the proposed algorithms.
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