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复杂网络影响力极大化快速评估算法
被引量：
2
1
作者
王潇杰
赵城利
+1 位作者
张雪
易东云
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期166-173,共8页
分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基...
分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法。特别地,对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究,仿真结果表明:该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集,在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法。
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关键词
复杂网络
传播动力学
影响力极大化
序列采样
启发式算法
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职称材料
题名
复杂网络影响力极大化快速评估算法
被引量：
2
1
作者
王潇杰
赵城利
张雪
易东云
机构
国防科技大学文理学院
国防科技大学高性能计算国家重点实验室
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期166-173,共8页
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目(2017YCF1200301)
文摘
分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法。特别地,对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究,仿真结果表明:该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集,在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法。
关键词
复杂网络
传播动力学
影响力极大化
序列采样
启发式算法
Keywords
complex network
spreading dynamics
influence maximization
sequential seeding
heuristic algorithm
分类号
N94 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂网络影响力极大化快速评估算法
王潇杰
赵城利
张雪
易东云
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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