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一种新的基于社区结构的影响最大化方法 被引量：3

A New Approach to Maximizing the Spread of Influence Based on Community Structure
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摘要 基于传播网络的结构性,提出一种新的基于社区结构的影响最大化方法AMICS.该方法先利用已有社区挖掘算法识别出隐藏在网络中的社区结构,然后迭代选择跨越社区数最多的k个节点作为影响的初始传播者最大化影响的社区覆盖.在小型网络和中等规模网络数据集上的实验表明,该算法比传统的影响最大化方法更具优势. Considering the structure of diffusion network,we proposed a new approach to maximizing the spread of influence based on community structure（AMICS）.Our approach employs the community algorithm such as Radicchi＇s algorithm/ICS algorithm to detect the community structure hidden in the network firstly,then iteratively chooses k important nodes which span the maximum communities to maximize the influence＇s community coverage.The experiments on the small network and medium network show that AMICS is feasible and effective.
作者 冀进朝 黄岚 王喆 李红明 李三义
机构地区 吉林大学计算机科学与技术学院
出处 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期93-97,共5页 Journal of Jilin University:Science Edition
基金 国家自然科学基金(批准号:6067309960873146) 国家高技术研究发展计划863项目基金(批准号:2007AA04Z114)
关键词 社区结构 影响最大化 社区覆盖 community structure maximizing influence community covered
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
作者简介 冀进朝（1982-），男，汉族，硕士研究生，从事数据挖掘的研究，E-mail：jincha00374@163．com． 通讯作者：王喆（1974-），男，汉族，博士，副教授，从事数据挖掘和商务智能的研究，E-mail：wz2000@jlu．edu．cn．
  • 相关文献

参考文献14

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二级参考文献1

共引文献3

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引证文献3

二级引证文献6

吉林大学学报（理学版）
2011年 第1期

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