CN104885114A

CN104885114A - 用于对通过交互相似性相联系的社区之间的信息扩散进行优化的方法和设备

Info

Publication number: CN104885114A
Application number: CN201380063307.XA
Authority: CN
Inventors: A·埃巴尔; J·皮考尔特; M·里比耶雷
Original assignee: Alcatel Optical Networks Israel Ltd
Current assignee: Alcatel Optical Networks Israel Ltd
Priority date: 2012-12-04
Filing date: 2013-11-08
Publication date: 2015-09-02
Also published as: JP2016502202A; WO2014086548A1; EP2741249A1; US20150324861A1; KR20150080574A; JP6122138B2

Abstract

一种意图用于优化将信息扩散到由图形表示的(多个)社交网络的社区中的设备(OD)，包括：-分析装置(ICE)，用于分析这个信息以确定定义它的至少一个有意义的概念，-构建装置(IRE)，用于根据所确定的有意义的概念的数目来构建社区的有序列表，这些所确定的有意义的概念分别匹配于与该列表的社区相关联的概念，-过滤装置(FM)，用于通过过滤这个所构建的有序列表，将目标社区的一个群定义为用于发起该信息的扩散的切入点，-仿真装置(DGCIS)，用于在该图形(G)上仿真该信息扩散，以及-处理装置(PM)，用于允许根据至少所仿真的信息扩散来选择至少一个目标社区到所定义的群中，并且然后用于在每个所选择的目标社区中扩散该信息。

Description

用于对通过交互相似性相联系的社区之间的信息扩散进行优化的方法和设备

技术领域

本发明涉及通过被组织成社区的人际网络(people networks)的信息扩散。

这里通过“人际(或社交)网络”意指通过友好的或职业的联系而连接的在线成员，他们按部门分群或者不分群，这促进了社会交互、创造、和信息共享。

此外，这里通过“社区(或子集)”意指一群社交网络的成员关于特定对象的交互。因此，它是一种媒介，允许人们(或用户)参与关于特定主题的交互和信息交换，以明确定义的物理或多媒体对象为中心。这种社区(或子集)一般由来自不同的社会领域(朋友、家人、同事、和陌生人)的人组成。社区(或子集)中的每个成员在虚拟世界中可以由他的用户简档来表示，即表示他在物理世界中的身份和兴趣爱好或名片或徽章的一组属性。用户简档属性能够是例如公告的民事状况、兴趣中心、或者多媒体内容。

此外，这里通过“交互”意指在社区(或子集)内的两个或更多人之间传递有意义的信息的任何种类的活动，诸如对论坛上的问题的回答、对话、注释、来自某个人的关于对象的评论。因此，社区能够通过构成其交互的中心和/或在其内部交互的人的集合和/或在其内部发生的交互的集合的对象来表示。

背景技术

随着多种信息渠道(诸如电视、互联网和社交网络)的发展，信息提供者(诸如广告商、公共机关和记者)识别到达正确受众的正确渠道变得越来越困难和昂贵。测量通过一个或多个渠道扩散的信息的渗透级别也是困难的，因为这一渗透级别非常经常地与目标人群的参与程度相关。因此，信息提供者在信息扩散运动结束时确定投资回报具有一些困难。

已经提议了几种解决方案以改善该情形。第一种解决方案在于直接向广大并且未经过滤的受众广播信息。但是，这经常被认为是滥发信息(spamming)。第二种解决方案在于深度个性化的信息扩散。但是这似乎是昂贵的并且在隐私方面是非常侵入的(并且因此导致有关人员的强烈不情愿)，因为它需要个人简档和/或个人活动的知识，而这使得对个体的个人行为进行分析成为必要。第三种解决方案在于识别社交网络中有影响力的人。但是，这似乎主要适合于单个社交网络中而不是几个社区内的信息扩散。

因此，本技术领域中没有解决方案有助于找到用于通过被组织成社区的人际网络进行信息扩散的正确切入点。

发明内容

因此，本发明的一个目的是要改善该情形，并且尤其是允许最大化信息在多个社区(可能属于不同的社交网络)中的扩散，同时最小化对于信息提供者而言的传播成本以使他们的投资回报最大化，而无需直接利用人们(或用户)之间的社交关系。

为了这个效果，本发明尤其提供了一种意图用于优化借助于扩散服务将信息扩散到(多个)社交网络的社区中的方法，这些社区由图形来表示，该图形基于社区对的交互之间的相似性的测量，并且该方法包括：

-步骤(i)，在步骤(i)期间，分析这个信息以确定定义它的至少一个有意义的概念，

-步骤(ii)，在步骤(ii)期间，根据所确定的有意义的概念的数目来构建社区的有序列表，这些所确定的有意义的概念分别匹配于与这个列表的社区相关联的概念，

-步骤(iii)，在步骤(iii)期间，通过过滤这个所构建的有序列表，将目标社区的一个群定义为用于发起该信息的扩散的切入点，

-步骤(iv)，在步骤(iv)期间，在该图形上仿真该信息扩散，以及

-步骤(v)，在步骤(v)期间，根据至少这个所仿真的信息扩散来选择至少一个目标社区到所定义的群中，并且然后借助于扩散服务在每个所选择的目标社区中扩散该信息。

因此，目标不是基于人的兴趣，而且基于社区交互。

根据本发明的方法可以包括分开地或者组合地被考虑的另外的特性，并且尤其是：

-在步骤(ii)中，有序列表的社区可以根据它们的交互来提取；

-在步骤(iv)中，可以在该图形上仿真该信息扩散以获得虚拟图形，然后可以根据这个虚拟图形来计算可到达的社区，并且在步骤(v)中，可以从这些所计算的可到达的社区中选择每个目标社区；

它可以进一步包括步骤(vi)，在步骤(vi)期间，从这些社区收集服务信息以更新该图形，并且然后将这个经更新的图形与该虚拟图形相比较来计算最终的投资回报；

·在步骤(vi)中，可以从所收集的服务信息来确定受众级别，并且如果这个所确定的受众级别不令人满意，则可以对将被扩散的信息进行适配；

-在步骤(v)中，在选择每个目标之前，可以根据价格的网格(grid)来评估所仿真的信息扩散的成本，价格的该网格根据将被到达的目标来运算，并且然后可以根据这个成本评估来选择每个目标社区；

在步骤(v)中，可以根据该成本评估来选择每个目标社区，以优化预期的投资回报。

本发明还提供了一种意图用于优化借助于扩散服务将信息扩散到(多个)社交网络的社区中的设备，这些社区由图形来表示，该图形基于社区对的交互之间的相似性的测量，并且该设备包括：

-分析装置，被布置用于分析这个信息以确定定义它的至少一个有意义的概念，

-构建装置，被布置用于根据所确定的有意义的概念的数目来构建社区的有序列表，这些所确定的有意义的概念分别匹配于与这个列表的社区相关联的概念，

-过滤装置，被布置用于通过过滤所构建的有序列表，将目标社区的一个群定义为用于发起该信息的扩散的切入点，

-仿真装置，被布置用于在该图形上仿真该信息扩散，以及

-处理装置，被布置用于允许根据至少所仿真的信息扩散来选择至少一个目标社区到所定义的群中，并且然后用于借助于扩散服务在每个所选择的目标社区中扩散该信息。

根据本发明的优化设备可以包括分开地或者组合地被考虑的另外的特性，并且尤其是：

-它的仿真装置可以被布置用于在该图形上仿真该信息扩散以获得虚拟图形；

它的处理装置可以被布置用于根据该虚拟图形来计算可到达的社区；

它的处理装置可以被布置用于将该虚拟图形与从紧随该信息扩散的对该图形的更新产生的经更新的图形相比较，并且用于根据这个比较来计算最终的投资回报；

-它的处理装置可以被布置用于根据价格的网格来评估所仿真的信息扩散的成本，价格的该网格根据将被到达的目标来运算。

本发明还提供了一种(优化)服务器，该(优化)服务器包括优化设备，诸如上文所介绍的优化设备。

附图说明

一经考查下文的详细说明书和附图，本发明的其他特征和优点就将变得明显，在附图中：

-图1示意性地图示了具有社区(或子集)的社交网络，

-图2示意性和功能性地图示了一个传送网络，连接到该传送网络的是社区管理系统、包括根据本发明的优化设备的实施例的一个示例的优化服务器、信息提供服务器、社区服务器、以及两个用户终端，

-图3示意性地图示了从图1中所图示的社区(或子集)生成的社区动态图形，以及

-图4示意性地图示了允许由图1中所图示的通信装备来实施根据本发明的优化方法的算法的一个示例。

具体实施方式

附图不仅可以用于使本发明完整，如果需要的话，而是也有助于对它的理解。

本发明的目的尤其在于供应一种方法和相关的设备OD，它们意图用于借助于扩散服务M1来优化信息到(多个)社交网络Sntw的社区Subi中的扩散，社区Subi由图形G来表示，图形G基于社区对的交互I之间的相似性的测量。

图1中图示了社交网络Sntw的一个示例。它包括五个社区(或子集)Subi(i＝1至5)，社区(或子集)Subi包括用户(或个人)U，用户(或个人)U(通过他们的通信装备或终端)Tj在它们之间具有交互I，并且每个社区(或子集)Subi具有它自己的描述Di。

在以下的描述中，将考虑用户通信装备Tj是智能电话。但是，用户通信装备可以具有其他类型(例如，平板计算机、膝上型计算机、计算机)。

每个用户终端Tj包括应用A1，应用A1控制对与它们的用户Uj所属于的社区Subi相关联的社区服务器Srvi的访问。

社交网络Sntw的每个社区Subi由图形G来表示，图形G基于社区对的交互I之间的相似性的测量。这一图形G优选地由系统Sys生成，系统Sys诸如部分地在图2中所图示并且在申请号为12151626的欧洲专利申请中所描述的系统Sys。

恢复这个系统Sys(部分地在图2中所图示)包括：被布置用于生成图形G并且在下文中被描述的中央服务器Sc；以及社区服务器Srvi(每个社区Subi对应一个社区服务器Srvi)，社区服务器Srvi供应一般的和特定的服务，并且尤其是分别通过第一M1模块和第二M2模块来供应扩散服务和后续服务。这种系统Sys被布置用于实施一种方法，该方法意图用于向具有对社交网络Sntw的第二子集Sub2的访问的用户终端Tj提供这一社交网络Sntw的第一子集Sub1的一组服务S。

更精确地说，这个系统Sys实施一种方法，该方法在于：

-通过以下各项，基于子集Subi中的每对子集的(社交)交互I之间的相似性的测量来构造图形G：

为社交网络Sntw的每个子集Subi创建节点Ni，

在每个子集Subi内提取与社交交互I相关联的特定数据Sd，

测量用于每个子集(Sub1,Sub2)对的特定数据Sd之间的相似性，以及

根据这些测量，利用用于每个子集(Sub1,Sub2)对的相关联的权重W来创建图形G内的边缘E，以及

-向有关的用户终端Tj提供第一子集Sub1到第二子集Sub2的一组服务S，这组服务S根据与该第一子集Sub1和第二子集Sub2相对应的边缘E的权重W而被选择。

图3中图示了从图1的五个社区(或子集)Sub1至Sub5生成的图形(或社区的动态图形)G的一个示例。

社区的这种动态图形以如下的方式被实例化，该方式至少针对每个社区Subi而包括后续服务(M2)，当相联系的社区的相似性高于预定义的阈值时，后续服务(M2)允许它们的后续交互。当信息被扩散(或传播)时，它变成社交交互的一部分，从而不需要将这个信息直接推送给远程社区，这是因为相联系的社区的后续服务M2被自动激活并且抓取这个信息。

根据本发明的优化方法包括至少五个步骤(i)至(v)，它们可以由优化服务器OS来实施，如图2中所图示的，该优化服务器OS包括优化设备OD并且被连接到传送网络TN。

传送网络TN能够是有线网络和无线网络的组合。

第一步骤(i)被发起于，当信息提供者(例如广告商)已经决定将存储在他的信息提供服务器IPS内的信息(可能具有多媒体类型)进行扩散，并且因此使用后者(IPS)来将这个信息通过传送网络TN传输给该优化服务器OS的时候。

如图2中所图示的，优化服务器OS包括优化设备OD，该优化设备OD可以包括信息提供接口IPI，该信息提供接口IPI允许信息提供者以各种形式(任何种类的多媒体内容，诸如文本、音频、视频、或者它们的任何组合)来传输将被扩散的信息，并且可能指示例如一组传播规则和/或目标和/或预期的投资回报。

在这个第一步骤(i)期间，自动分析将被扩散的信息以确定定义它的至少一个有意义的概念。

这个分析能够由分析装置(或信息概念提取器)ICE来执行，该分析装置(或信息概念提取器)ICE属于装备优化服务器OS的优化设备OD。

这个信息概念提取器ICE是一种模块，该模块能够在分析了信息内容之后提取高级语义概念。这个种类的模块在本技术领域中是公知的。如果必要的话，它可以作用于所有基于多媒体的信息。图像分析器的一个示例是ALIPR(“自动照片标记和视觉图像搜索”)，其可在http://www.alipr.com上获得。视频分析器的一个示例在地址http://www.cecs.uci.edu/～papers/icme05/defevent/papers/cr1324.pdf处可访问的网页中被描述。

在该方法的第二步骤(ii)中，根据所确定的有意义的概念的数目来构建社区的有序列表，这些所确定的有意义的概念分别匹配于与这个列表的社区Subi相关的概念。

这个有序列表能够由属于优化设备OD的构建装置(或信息相关性估计器)IRE来构建。该有序列表的社区Subi可以根据它们的交互中来提取。

这个信息相关性估计器IRE是一种模块，该模块能够计算用于社区Subi的信息的相关性。它可以覆盖由信息提供者所定义的许多种类的相关准则。例如，它可以基于第一准则(在给定的社区Subi中的信息的概念的％)和第二准则(信息与给定的社区Subi之间的语义相似性的程度)来计算一个种类的相关性级别。这两个准则的组合能够被用来定义用于信息扩散(或传播)的策略。例如，如果第一准则和第二准则两者都为高，将可能不会具有意外的效果(微小的机会改变社区的动态图形G的结构)。但是，如果第一准则为低，而第二准则为高，则该信息的一个特定方面对于所考虑的社区Subi是非常相关的，并且这将供应与其他社区Subi’(i’≠i)的新联系的更强机会。

在该方法的第三步骤(iii)中，通过过滤第二步骤(ii)中所构建的有序列表，将目标社区的一个群定义为用于发起该信息的扩散的切入点。

目标社区的这个群能够由属于优化设备OD的过滤装置FM来定义。该过滤器可以由一个或多个规则来定义，该一个或多个规则由有关的信息提供者来定义并且借助于他的信息提供服务器IPS来传输给该优化服务器OS。

在该方法的第四(iv)步骤中，在图形G上仿真信息扩散。

这个仿真能够由属于优化设备OD的仿真装置(或社区的动态图形影响仿真器)DGCIS来执行。

这个仿真装置DGCIS是一种模块，该模块可以计算并仿真在如下的特定社区中引入(将被扩散的)信息对社区的动态图形G的结构的影响，这些特定社区根据信息相关性估计器IRE所递送的结果而被作为目标。为了这一效果，它可以在社区的动态图形G上仿真信息扩散以获得虚拟图形VG。

在该方法的第五步骤(v)中，根据至少所仿真的信息扩散来选择(或选取)至少一个目标社区到所定义的群中，并且然后在每个所选择的目标社区中借助于由它的社区服务器Srvi所供应的扩散服务M1来扩散该信息。

这个选择能够由信息提供者和属于优化设备OD的处理装置PM来执行，或者仅由处理装置PM来执行。

这个处理装置PM可以包括第一模块(或扩散能力估计器)DCE，该第一模块(或扩散能力估计器)DCE也许例如能够计算在虚拟图形VG中可到达的社区的数目。更精确地说，它可以基于与从DGCIS仿真产生的虚拟图形VG相关联的图形的深度优先遍历来运算可到达的社区。例如，当遍历虚拟图形VG时，如果一个社区与被使用作为该信息的扩散切入点的任何社区的相似性级别高于(例如由信息提供者所定义的)预定义的阈值，则在DGCIS仿真后，该社区被考虑为是潜在可到达目标的候选。

处理装置PM还可以包括第二模块(或成本估计器)CE，该第二模块(或成本估计器)CE考虑至少一个参数，即可到达的社区的数目，用于根据价格的网格来评估所仿真的信息扩散的成本，价格的该网格根据由信息提供者所定义的将被到达的目标来运算。例如，成本估计器CE可以根据成本评估来选择每个目标社区，以便优化由信息提供者所定义的预期的投资回报。

处理装置PM还可以包括第三模块(或结果接口)RI，该第三模块(或结果接口)RI意图用于显示信息扩散的结果以及用于信息提供者的相关联的解释。

处理装置PM还可以包括第四模块(或推送信息模块)PIM，该第四模块(或推送信息模块)PIM意图用于在分别与被作为目标并且所选取的社区Subi相关联的社区服务器Srvi的扩散服务M1附近推送信息，从而它们控制在它们的用户Uj的终端Tj附近的信息扩散。

根据本发明的方法可以进一步包括第六步骤(vi)，在第六步骤(vi)期间，从社区Subi(并且更精确地说是从它们各自的社区服务器Srvi的后续服务M2)收集服务信息以更新图形G，并且然后将这个经更新的图形与虚拟图形VG相比较来计算最终的投资回报。

对服务信息的收集和图形更新能够由上面所引用的申请号为12151626的欧洲专利申请中所描述的系统Sys来执行，并且更精确地是由它的中央服务器Sc来执行。

经更新的图形与虚拟图形VG的比较以及随后对最终的投资回报的计算可以由处理装置PM来执行，并且更精确地是由它的成本估计器CE来执行。

在第六步骤(vi)期间，还可以根据所收集的服务信息来确定受众级别，并且如果这个所确定的受众级别不令人满意，则可以在继续进行新的扩散之前对初始信息进行适配。

对受众级别的确定可以由处理装置PM来执行，并且更精确地是由它的成本估计器CE来执行。

对初始信息的适配能够由信息提供者来完成，或者由处理装置PM来完成并且然后由信息提供者来进行控制。

重要的是注意到，优化设备OD能够由软件模块(或计算机程序产品)来构成。但是它也可以由软件模块和(多个)电子电路或硬件模块的组合来构成。

图4中图示了允许由图2中所描绘的装备Sc、Srvi、Tj、OS、以及OD来实施该优化方法的算法的一个非限制性示例。

该算法在步骤10中开始，在步骤10期间，信息提供者借助于他的信息提供服务器IPS，通过传送网络TN，来向优化服务器OS传输信息。

然后，在步骤20中，优化设备OD处理所接收的信息以确定(多个)有意义的概念。这个步骤20对应于优化方法的第一步骤(i)。

然后，在步骤30中，优化设备OD根据所确定的有意义的概念的数目，构建来自图形G的社区的有序列表，这些所确定的有意义的概念分别匹配于与这个列表的社区Subi相关联的概念。这个步骤30对应于优化方法的第二步骤(ii)。

然后，在步骤40中，优化设备OD通过过滤步骤30中所构建的有序列表，将目标社区的一个群定义为用于发起信息扩散的切入点。这个步骤40对应于优化方法的第三步骤(iii)。

然后，在步骤50中，优化设备OD在图形G上仿真信息扩散，优选地用于获得虚拟图形VG。这个步骤50对应于优化方法的第四步骤(iv)。

然后，在步骤60中，优化设备OD根据价格的网格来评估信息扩散成本，价格的该网格根据将被到达的目标来运算。

然后，在步骤70中，优化设备OD显示信息扩散的结果以及用于信息提供者的相关联的解释。

然后，在步骤80中，信息提供者和/或优化设备OD根据至少所仿真的信息扩散和所评估的信息扩散成本，来选取作为切入点的至少一个目标社区到所定义的群中。这个选择可能被完成以用于优化预期的投资回报。

然后，在步骤90中，优化设备OD与所选择的目标社区Subi的社区服务器Srvi的扩散服务M1相组合，来将所接收的信息扩散到这些所选择的目标社区Subi中。步骤60至90对应于优化方法的第五步骤(v)。

然后，在步骤100中，可以测量信息扩散的实际影响。更精确地，系统Sys的中央服务器SC从社区Subi(并且更精确地说是从它们各自的社区服务器Srvi的后续服务M2)收集服务信息，以更新图形G。的确，在所选择的(或所选取的)社区Subi中引入所接收的信息，引发了社交交互I。实际上，这个信息将被显示在参加这个社区Subi的所有用户Uji的终端Tj的屏幕上，并且由于上文所提及的图形更新机制，这触发对初始图形G的更新。作为结果，并且由于每个社区服务器Srvi所提供的后续服务M2，所推送的信息也自动地被与属于所选择的目标社区的那些社区相联系的社区所跟随，并且然后开始横跨图形G进行扩散，从而向这些社区的所有用户警告所引入的信息。

然后，优化设备OD可以将经更新的图形与虚拟图形VG相比较，以计算最终的投资回报。因此，信息提供者可以将这一最终的投资回报与预期的投资回报相比较。

让我们注意，在步骤100中，该优化设备OD也可以依据所收集的服务信息来确定受众级别，并且为信息提供者显示这个受众级别。因此，如果这个所确定的受众级别没有使信息提供者满意，则他可以在继续进行(在步骤80中所选择的目标社区中或者在再次应用步骤10到80而获得的新目标社区中的)新扩散之前对初始信息进行适配。

这个步骤100对应于优化方法的可能的第六步骤(vi)。

这一发明供应了几个优点，并且尤其是：

-它保护隐私，因为它基于社区交互而不是基于用户简档，

-它使得信息提供者能够在触发扩散运动之前考虑新的准则(诸如每社区的扩散成本、已连接的社区的数目、或者联系的强度)，以便优化投资回报，

-它允许信息提供者受益于新的功能，诸如被动的信息扩散模式，通过选择一组相关的用户社区作为信息扩散的切入点、在决定之前仿真潜在的结果、或者测量信息扩散的实际影响来优化传播成本，

-它允许通过利用以(多个)共同兴趣爱好的对象为中心的社区来增强推荐传播链。

本发明不限制于上面所描述的仅作为示例的优化方法、优化设备和优化服务器的实施例，而是它涵盖了可以被本领域的技术人员认为在此后的权利要求的范围内的所有替换实施例。

Claims

1.一种用于优化借助于扩散服务(M1)将信息扩散到社交网络(Sntw)的社区(Subi)中的方法，所述社区(Subi)由图形(G)来表示，所述图形(G)基于社区对的交互(I)之间的相似性的测量，并且所述方法包括：

-步骤(i)，在所述步骤(i)期间，分析所述信息以确定定义它的至少一个有意义的概念，

-步骤(ii)，在所述步骤(ii)期间，根据所确定的有意义的概念的数目来构建社区的有序列表，所确定的有意义的概念分别匹配于与所述列表的所述社区(Subi)相关联的概念，

-步骤(iii)，在所述步骤(iii)期间，通过过滤所述构建的有序列表，将目标社区的一个群定义为用于发起所述信息的所述扩散的切入点，

-步骤(iv)，在所述步骤(iv)期间，在所述图形(G)上仿真所述信息扩散，以及

-步骤(v)，在所述步骤(v)期间，根据至少所述仿真的信息扩散来选择至少一个目标社区到所述定义的群中，并且然后借助于所述扩散服务(M1)在每个所选择的目标社区中扩散所述信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中在步骤(ii)中，所述有序列表的所述社区(Subi)从它们的交互中被提取。

3.根据权利要求1和2中的一项所述的方法，其中在步骤(iv)中，在所述图形(G)上仿真所述信息扩散以获得虚拟图形(VG)，然后根据所述虚拟图形(VG)来计算可到达的社区，并且在步骤(v)中，从所述计算的可到达的社区中选择每个目标社区。

4.根据权利要求3所述的方法，其中它进一步包括步骤(vi)，在所述步骤(vi)期间，从所述社区(Subi)收集服务信息以更新所述图形(G)，并且然后将所述更新的图形与所述虚拟图形(VG)相比较以计算最终的投资回报。

5.根据权利要求4所述的方法，其中在步骤(vi)中，根据所述收集的服务信息来确定受众级别，并且如果所述确定的受众级别不令人满意，则对将被扩散的所述信息进行适配。

6.根据权利要求1至5中的一项所述的方法，其中在步骤(v)中，在选择每个目标之前，根据价格的网格来评估所述仿真的信息扩散的成本，价格的所述网格根据将被到达的目标来运算，并且然后根据所述成本评估来选择每个目标社区。

7.根据权利要求6所述的方法，其中在步骤(v)中，根据所述成本评估来选择每个目标社区以优化预期的投资回报。

8.一种用于优化借助于扩散服务(M1)将信息扩散到社交网络(Sntw)的社区(Subi)中的设备(OD)，所述社区(Subi)由图形(G)来表示，所述图形(G)基于社区对的交互之间的相似性的测量，所述设备(OD)包括：

-分析装置(ICE)，被布置用于分析所述信息以确定定义它的至少一个有意义的概念，

-构建装置(IRE)，被布置用于根据所确定的有意义的概念的数目来构建社区的有序列表，所确定的有意义的概念分别匹配于与所述列表的所述社区相关联的概念，

-过滤装置(FM)，被布置用于通过过滤所述创建的有序列表，将目标社区的一个群定义为用于发起所述信息的所述扩散的切入点，

-仿真装置(DGCIS)，被布置用于在所述图形(G)上仿真所述信息扩散，以及

-处理装置(PM)，被布置用于允许根据至少所述仿真的信息扩散来选择至少一个目标社区到所述定义的群中，并且然后用于借助于所述扩散服务(M1)在每个所选择的目标社区中扩散所述信息。

9.根据权利要求8所述的设备，其中所述仿真装置(DGCIS)被布置用于在所述图形(G)上仿真所述信息扩散以获得虚拟图形(VG)。

10.根据权利要求9所述的设备，其中所述处理装置(PM)被布置用于根据所述虚拟图形(VG)来计算可到达的社区。

11.根据权利要求9和10中的一项所述的设备，其中所述处理装置(PM)被布置用于将所述虚拟图形(VG)与从紧随所述信息扩散的对所述图形(G)的更新产生的经更新的图形相比较，并且用于根据所述比较来计算最终的投资回报。

12.根据权利要求8至11中的一项所述的设备，其中所述处理装置(PM)被布置用于根据价格的网格来评估算所述仿真的信息扩散的成本，价格的所述网格根据将被到达的目标来运算。

13.一种服务器(OS)，其中它包括根据权利要求8至12中的一项所述的设备(OD)。