انتخاب رهبران رای با استفاده از الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری در شبکه های اجتماعی
Subject Areas : International Journal of Industrial Mathematicsصمد محمد اقدم 1 , فرهاد سلیمانیان قره چپق 2 , محمد مصدری 3
1 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه ، ایران.
2 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه ، ایران.
3 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه ، ایران.
Keywords: جوامع مجازی, رهبر رای, شبکه های مجازی, رهبری, الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری,
Abstract :
سرویس های شبکه های اجتماعی دیجیتال همان شبکه های اجتماعی هستند که مردم به اصطلاح عامیانه از این واژه استفاده می کنند. پلتفرم های رسانه های اجتماعی و وب سایت هایی که انتقال دانش از طریق شبکه های اجتماعی را امکان پذیر می کنند، ابزارهای دیجیتالی هستند که برای ساخت شبکه های اجتماعی و توسعه آنها طراحی شده اند. علاقه و استفاده زیاد از شبکه های اجتماعی این محیط ها را برای فعالیت های مختلف از جمله اقتصادی، فرهنگی، سیاسی و ... مهیا کرده است. رهبران رای یکی از مهمترین مواردی هستند که در این محیط ها تأثیر زیادی بر سایر کاربران دارند. رهبران رای در شبکه های اجتماعی سودمند هستند و ما می توانیم با شناسایی آنها از توانمندی و نفوذ آنها استفاده کنیم. در این مقاله، ما رهبران رای را با استفاده از الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری انتخاب کرده ایم. این روش سلسله مراتب رهبری و سازوکار شکار گرگهای خاکستری را در طبیعت تقلید می کند و شامل 3 مرحله اصلی شکاریعنی جستجوی طعمه، محاصره طعمه و حمله به طعمه است. بر اساس بررسی ها و نتایج حاصله، تعداد رهبران واقعی رای تشخیص داده شده توسط این الگوریتم قابل توجه است و مزیت روش پیشنهادی سازگاری با معیارهای مختلف و ارائه نتایج پایداری درروش های مختلف است.
[1] Zhi-chao Cheng, Tian-chao Guo, The formation of social identity and self-identity based on knowledge contribution in virtual communities: An inductive route model, Computers in Human Behavior 43 (2015) 229-241.
[2] Giacomo Zanello, Xiaolan Fu, Pierre Mohnen, Marc Ventresca, The creation and diffusion of innovation in developing countries: a systematic literature review, Journal of Economic Surveys 30 (2016) 884-912.
[3] R. Dye, The buzz on buzz. harvard business review, Journal of Occupational and Environmental Medicine, 2000.
[4] E. Katz, P. F. Lazarsfeld, E. Roper, Personal influence: The part played by people in the flow of mass communications, Routledge, 2017.
[5] Y. Zhao, G. Kou, Yi. Peng, Y. Chen, Understanding influence power of opinion leaders in e-commerce networks: An opinion dynamics theory perspective, Information Sciences 426 (2018) 131-147.
[6] E. M. Rogers, D. G. Cartano, Methods of measuring opinion leadership, Public Opinion Quarterly 13 (1962) 435-441.
[7] T. W Valente, Patchareeya Pumpuang, Identifying opinion leaders to promote behavior change, Health Education and Behavior 34 (2007) 881-896.
[8] M. Afshar, M. Asadpour, Opinion formation by informed agents, Journal of Artificial Societies and Social Simulation 13 (2010) 14-22.
[9] L. Jain, R. Katarya, Sh. Sachdeva, Opinion leader detection using whale optimization algorithm in online social network, Expert Systems with Applications 142 (2020) 113-126.
[10] M. Taddicken, The Peoples Choice, How the Voter Makes Up His Mind in a Presidential Campaign, 25-36 Springer, 2016.
[11] J. M. Kleinberg, Authoritative sources in a hyperlinked environment, Journal of the ACM (JACM), 46(5):604{632, 1999.
[12] L. Jain, R. Katarya, Discover opinion leader in online social network using firefly algorithm, Expert Systems with Applications 122 (2019) 1-15.
[13] X. Song, Yun Chi, Koji Hino, Belle Tseng, Identifying opinion leaders in the blogosphere, Proceedings of the sixteenth ACM conference on Conference on information and knowledge management 971-974. ACM, 2019 .
[14] X. Yu, X. Wei, X. Lin, Algorithms of bbs opinion leader mining based on sentiment analysis. International Conference on Web Information Systems and Mining, pages 360-369. Springer.
[15] L. C. Freeman, Centrality in social networks conceptual clarification, Social networks 1 (1978) 15-239.
[16] F. Bodendorf, C. Kaiser, Detecting opinion leaders and trends in online social networks, Proceedings of the 2nd ACM workshop on Social web search and mining, Pades 65-68. ACM.
[17] N. Matsumura, Y. Ohsawa, M. Ishizuka, Mining and characterizing opinion leaders from threaded online discussions, Proceedings of the 6th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems and Allied Technologies, Pages 1267-1270.
[18] Q. Miao, Sh. Zhang, Y. Meng, H. Yu, Domain-sensitive opinion leader mining from online review communities, Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web, Pages 187-188. ACM.
[19] R. Vander Merwe, G. Heerden, Finding and utilizing opinion leaders: Social networks and the power of relationships, South African Journal of Business Management 40 (2009) 65-76.
[20] S. Al-Oufi, H. Nam Kim, A. El Saddik, A group trust metric for identifying people of trust in online social networks, Expert Systems with Applications 39 (2012) 13173-13181.
[21] S. Mohammad Aghdam, N. Jafari Navimipour, Opinion leaders selection in the social networks based on trust relationships propagation, Karbala International Journal of Modern Science 2 (2016) 88-97.
[22] N. Ma, Y. Liu, Superedgerank algorithm and its application in identifying opinion leader of online public opinion supernetwork, Expert Systems with Applications 41 (2014) 1357-1368.
[23] W. Cascio, S. Shurygailo, E-leadership and virtual teams organizational dynamics, Expert Systems with Applications 31 (2003) 362-376.
[24] Y. Seog Kim, V. Loc Tran, Assessing the ripple effects of online opinion leaders with trust and distrust metrics, Expert Systems with applications 40 (2013) 3500-3511.
[25] G. Sun, Sh. Bin, A new opinion leaders detecting algorithm in multi-relationship online social networks, Multimedia Tools and Applications 77 (2018) 4295-4307.
[26] AH. BorhaniAlamdari, M. Sharifi, DSolving a Joint Availability-Redundancy Optimization Model with Multi-State Components with Meta-Heuristic, International Journal of Industrial Mathematics 12 (2020) 59-70.
[27] S. A. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis, Grey wolf optimizer, Advances in engineering software 69 (2014) 46-61.
[28] H. Shayanfar, F. Soleimanian Gharehchopogh, Farmland fertility: A new metaheuristic algorithm for solving continuous optimization problems, Applied Soft Computing 71 (2018) 728-746.
[29] M. Y. Cheng, D. Prayogo, Symbiotic organisms search: a new metaheuristic optimization algorithm, Computers and Structures 139 (2014) 98-112.
[30] F. Soleimanian Gharehchopogh, H. Shayanfar, H. Gholizadeh, A comprehensive survey on symbiotic organisms search algorithms, Artificial Intelligence Review 13 (2019) 1-48.
[31] F. | Soleimanian | Gharehchopogh, | H. | |
Gholizadeh, | A comprehensive survey: | |||
Whale | optimization | algorithm | and | its |
applications, | Swarm and Evolutionary |
Computation 48 (2019) 1-24.
[32] S. A.li Mirjalili, A. Lewis, The whale optimization algorithm, Advances in engineering software 95 (2016) 51-67.
[33] L. David Mech, Alpha status, dominance, and division of labor in wolf packs, Canadian Journal of Zoology 77 (1999) 1196-1203.
[34] C. Muro, R. Escobedo, L. Spector, RP. Coppinger, Wolf-pack (canis lupus) hunting strategies emerge from simple rules in computational simulations, Behavioural processes 88 (2011) 192-197.
[35] Extended epinions,. http://www.trustlet.org/datasets/ extendedepinions/userrating.txt.
[36] F. Bodendorf, C. Kaiser, Detecting opinion leaders and trends in online social networks, Proceedings of the 2nd ACM workshop on Social web search and mining, pages 65{68. ACM.
37] F. Li, T. C. Du, Who is talking an ontology-based opinion leader identification framework for word-of-mouth marketing in online social blogs, Decision Support Systems 51 (2011) 190-197