社交网络中基于中心加权链接的影响力算法

发布时间：2018-05-04 19:17

  本文选题：社交网络 + 贪心算法　； 参考：《计算机工程与设计》2017年01期

【摘要】：针对现有解决影响最大化问题的方法局限性,考虑网络节点深层次结构对影响扩散的作用,基于中心启发式的思想,提出一种基于中心性加权链接强度的混合算法。基于线性阈值模型计算节点的潜在影响力,启发式选择周边影响力之和大于本身潜在影响力的节点作为种子节点进行激活,运用贪心算法选取具有最大影响增量的节点扩展。实验结果表明,该混合算法具有较好的激活范围以及较高精度的选择性。
[Abstract]:In view of the limitations of existing methods to solve the problem of maximizing influence, a hybrid algorithm based on centrality weighted link strength based on central heuristic is proposed, based on the idea of central heuristic, based on the idea of central heuristic, to calculate the potential influence of nodes based on the linear threshold model. The node which is larger than its potential influence is activated as the seed node and uses the greedy algorithm to select the node expansion with the maximum impact increment. The experimental results show that the hybrid algorithm has a better activation range and a higher precision.

【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;
【基金】：郑州大学新媒体公共传播学科招标课题阶段性成果基金项目(XMTGGCBJSZ05) 河南省科技攻关基金项目(144300510007) 郑州市科技攻关计划基金项目(141PPTGG368)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1844308