基于层次化社区结构的影响最大化算法

发布时间：2018-06-19 07:12

  本文选题：社会网络 + 层次化　； 参考：《计算机工程与设计》2017年03期

【摘要】：针对贪心算法时间复杂度过高,不适用于大型社会网络问题,提出基于层次化社区结构的影响最大化算法HCSA(hierarchical community structure algorithm)。对社会网络进行层次化社区划分,启发式地选择覆盖率最大的社区层级并按比例分配初始节点,综合节点度数,得出初始节点集合。实验结果表明,与现有启发式算法相比,HCSA算法取得了更广的传播范围和更少的运行时间。
[Abstract]:In view of the high time complexity of greedy algorithm, which is not suitable for large-scale social network, a hierarchical community structure algorithm based on hierarchical community structure is proposed. The social network is divided into hierarchical communities, and the community level with the largest coverage is selected heuristically, and the initial nodes are allocated proportionally, and the initial node sets are obtained by synthesizing the number of nodes. The experimental results show that compared with the existing heuristic algorithm, the HCSA algorithm has a wider range of propagation and less running time.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;武昌理工学院信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272277) 湖北省自然科学基金项目(2014CFB356)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2039064