基于渗流模型的影响力最大化算法

花勇; 陈伯伦; 朱国畅; 袁燕; 金鹰

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基于渗流模型的影响力最大化算法

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cqvip:多数社交网络影响力最大化算法的研究只关注于所选种子节点集合的影响力是否最优,忽略网络自身传播影响力的固有能力。本文对网络进行渗流模拟,计算渗流后网络的主连通分量随着传播概率改变的趋势,并且求得主连通分量大小增加开始变快的相变点,从而计算网络自身传播影响力的固有能力。通过相变值与种子节点集合大小的换算,求得当前网络最佳的种子节点集合大小。将种子节点集合大小限制在最佳大小范围内即可获得最佳的影响力。在kareteclub、football、highschool和socdolphins社交网络数据集上进行实验,验证了该方法的有效性。

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来源
《智能系统学报》 |2019年第6期|1262-1270|共9页
作者
花勇; 陈伯伦; 朱国畅; 袁燕; 金鹰;
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作者单位

淮阴工学院计算机与软件工程学院江苏淮安 223003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
社交网络; 影响力最大化; 种子节点集合; 渗流; 传播概率; 主连通分量; 相变点; 相变值;

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