基于PageRank的社交网络影响最大化传播模型与算法研究

宫秀文; 张佩云

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基于PageRank的社交网络影响最大化传播模型与算法研究

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社交网络中影响最大化问题是指找出最具有影响力的k个节点,使得最终社交网络中被影响的节点最多,信息传播范围最大.针对影响最大化问题,目前已存在一些基本传播模型,但是这些模型没有考虑网络中节点的相关性和重要性,而网络中节点的相关性和重要性是衡量其影响力的一个重要指标,因此,提出了一种基于网页排名算法的信息传播模型(PageRank-based Propagation Model,PRP),然后利用贪心算法来近似求解影响最大化问题.实验结果表明,基于PageRank的传播模型解决影响最大化问题的效果比传统的线性阈值模型、加权级联模型和独立级联模型的效果更好,影响力范围更大.

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来源
《计算机科学》 |2013年第z1期|136-140|共5页
作者
宫秀文; 张佩云;
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作者单位

安徽师范大学;

安徽师范大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
社交网络; 影响最大化; PageRank; 信息传播模型与算法;

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