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基于离散度及果蝇算法的关键节点识别算法
1
作者 付立东 李东洋 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期648-656,共9页
针对现有算法在复杂网络中筛选出的关键节点过于密集、传播效率低的富人俱乐部(Rich-Club)现象,提出一种基于离散度及果蝇算法的关键节点识别算法。利用去除筛选网络中最大影响力节点,网络的流通性将会有最大程度损坏这一特性,定义离散... 针对现有算法在复杂网络中筛选出的关键节点过于密集、传播效率低的富人俱乐部(Rich-Club)现象,提出一种基于离散度及果蝇算法的关键节点识别算法。利用去除筛选网络中最大影响力节点,网络的流通性将会有最大程度损坏这一特性,定义离散度函数,采用香农熵对果蝇算法进行改进并优化,确定网络最优种子集。在多种类型规模网络上的实验结果表明,该方法能够有效识别复杂网络中具有传播范围更广的最大影响力节点。 展开更多
关键词 复杂网络 最大影响力节点 果蝇算法 离散度 香农熵 流通性 富人俱乐部
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隐形社群检测结合节点意识形态在多层网络影响力最大化中的研究
2
作者 曹春萍 廖泽南 杨亿騄 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2283-2290,共8页
当前多层网络影响力最大化研究在识别隐形社群方面存在局限,因其依赖拓扑结构而忽视了现实因素,导致影响力节点识别不全.针对上述问题,基于网络嵌入和启发式排序算法,提出一种基于隐形社群检测的多层网络影响力最大化模型.首先,对节点... 当前多层网络影响力最大化研究在识别隐形社群方面存在局限,因其依赖拓扑结构而忽视了现实因素,导致影响力节点识别不全.针对上述问题,基于网络嵌入和启发式排序算法,提出一种基于隐形社群检测的多层网络影响力最大化模型.首先,对节点内在意识形态采用语义分析得到属性信息,利用图增强技术获取网络全局信息,并设计层对比学习方法提升嵌入向量质量,提高隐形社群识别的准确性.其次,针对节点间意识形态差异,为社群内邻居节点设计不同奖励点数改进启发式算法;为社群间潜在节点设计影响力识别算法,全面地提升多层网络的影响力最大化效果.根据研究结果显示,本文模型在现实数据集上F1值分别提升了8.38%和7.64%,且算法传播效果提升了139.89,均优于现有的先进方法. 展开更多
关键词 网络嵌入 图增强层对比学习 社群检测 影响力最大化 多层网络
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基于遗传算法的低冗余超图影响力最大化
3
作者 王志萍 赵嘉乐 +1 位作者 刘凯 张海峰 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第2期97-104,共8页
超图中的影响力最大化问题在各个领域都具有广泛的应用。现有的方法或是对节点间影响冗余的考虑不够充分,或是仅考虑单一度量对节点初始排序,这导致无法准确刻画节点的真实传播值。为同时充分考虑节点间的影响冗余和节点的真实传播值,... 超图中的影响力最大化问题在各个领域都具有广泛的应用。现有的方法或是对节点间影响冗余的考虑不够充分,或是仅考虑单一度量对节点初始排序,这导致无法准确刻画节点的真实传播值。为同时充分考虑节点间的影响冗余和节点的真实传播值,本文提出了一种基于遗传算法的低冗余超图影响力最大化方法(LR-HGA),该算法在遗传算法的选择操作和交叉操作中考虑这两点。在6个真实超图网络中,基于超图上定义的SI传播模型进行实验,结果表明,与先进的基准算法相比,该算法得到的种子集整体上具有更广的传播范围。 展开更多
关键词 超图 影响力最大化(im) 影响冗余 遗传算法(GA)
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多轮次影响传播下的增益节点成本最小化动态策略
4
作者 张龙姣 付冰洋 +3 位作者 史麒豪 宋明黎 王灿 章悦 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第3期21-31,共11页
为了减少商家在社交网络上进行多轮次商品推广的营销成本,针对多轮次影响力传播过程中的增益节点选择问题展开研究。基于多轮次影响增益传播模型,提出了自适应的增益节点选择策略,该策略在已知种子节点的前提下,能够在近似线性的算法复... 为了减少商家在社交网络上进行多轮次商品推广的营销成本,针对多轮次影响力传播过程中的增益节点选择问题展开研究。基于多轮次影响增益传播模型,提出了自适应的增益节点选择策略,该策略在已知种子节点的前提下,能够在近似线性的算法复杂度下,找到最小化达到传播影响阈值所需的营销轮次的近似策略。实验结果表明,相较于现有启发式算法和非自适应算法,所设计的自适应策略能够减少7.3%~18.3%达到指定阈值所需的传播轮次,有效减少推广成本。 展开更多
关键词 社交网络 影响力传播增益 影响力最大化 增益节点 成本最小化
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多轮社交广告序列影响最大化
5
作者 付冰洋 张龙姣 +3 位作者 史麒豪 王泽宇 王灿 宋明黎 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第3期10-20,共11页
现有的序列广告推荐研究主要关注用户对广告的偏好,未充分考虑广告间的正向关系。从广告间的关联出发,将广告网络和用户网络同时纳入考量,构建了基于触发模型的多轮广告序列推荐影响力最大化模型。提出了基于广告边的多轮反向影响力采... 现有的序列广告推荐研究主要关注用户对广告的偏好,未充分考虑广告间的正向关系。从广告间的关联出发,将广告网络和用户网络同时纳入考量,构建了基于触发模型的多轮广告序列推荐影响力最大化模型。提出了基于广告边的多轮反向影响力采样贪心策略,以提升广告平台收益,并证明了这一方法具有严格的理论下界保证。实验表明,与现有最优方法相比,该方法的广告传播影响力收益平均提升了35%,显著增强了广告推荐效果,为广告序列推荐提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 社交网络 触发模型 影响力最大化 广告推荐
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一种预测未知节点的融合影响力最大化的知识可迁移GNN模型
6
作者 曾志林 张超群 +3 位作者 吴国富 汤卫东 李灏然 李婉秋 《中文信息学报》 北大核心 2025年第2期89-99,110,共12页
在社交网络中,大多数节点的数据不完整,已有的方法对这些节点的预测效率较低。鉴于此,该文提出一种融合影响力最大化的知识可迁移图神络网络(Graph Neural Network,GNN)模型VRKTGNN,其是对预测社交网络未知节点的KTGNN模型的改进。VRKT... 在社交网络中,大多数节点的数据不完整,已有的方法对这些节点的预测效率较低。鉴于此,该文提出一种融合影响力最大化的知识可迁移图神络网络(Graph Neural Network,GNN)模型VRKTGNN,其是对预测社交网络未知节点的KTGNN模型的改进。VRKTGNN根据用户的关注去构建一个图结构数据,由改进的投票排名算法VoteRank++选出图数据中影响力最大的节点对未知节点进行知识迁移,通过KTGNN利用影响力最大的节点将未知节点的信息进行完善或者补全,进而预测出大多数未知节点的一个关注重点。在五个数据集上的实验结果表明,VRKTGNN总体明显优于十个对比模型。具体来说,与最优的对比模型KTGNN相比,VRKTGNN在Github-web数据集上性能非常接近,而在Twitch-DE、Tolokers、Twitter、Twitch-EN数据集上的F_(1)值分别提升5.73%、2.9%、2.86%和1.83%。这些结果均表明,该文新提出的模型鲁棒性更强,能够利用影响力最大的节点对社交网络中的未知节点进行有效预测,且对复杂网络更具优势。 展开更多
关键词 社交网络 影响力最大化 图神经网络 知识迁移
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具有网络结构适应性的社交网络影响最大化方法
7
作者 汪晓洁 侯小静 +1 位作者 徐春 张蕾 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第4期667-676,共10页
影响最大化在社交网络分析和挖掘中得到了广泛的研究,其目的是找到一个具有k个节点的种子集合,使得该节点集合在某种传播模型下影响传播的范围最大。现有研究鲜有考虑网络结构对信息传播的影响,影响最大化算法通常对不同结构类型的网络... 影响最大化在社交网络分析和挖掘中得到了广泛的研究,其目的是找到一个具有k个节点的种子集合,使得该节点集合在某种传播模型下影响传播的范围最大。现有研究鲜有考虑网络结构对信息传播的影响,影响最大化算法通常对不同结构类型的网络适应性不强。针对该问题,研究了具有网络结构适应性的影响最大化问题,分析了网络结构对影响传播产生的影响。针对二者的影响关系,提出了3种分配策略以适应不同的网络类型;然后,在社区尺度上对节点影响力进行度量,构建初始种子节点集合;最后,对初始种子节点集合进行调优,进一步提高种子节点的质量。在具有不同结构的真实数据集和合成数据集上的实验表明,提出的算法在各项性能指标上均取得了较好的效果,发现了影响传播与种子节点间的平均距离之间,并不是种子节点间的距离越大,影响传播越好,这改变了在考虑传播重叠问题时对种子节点间平均距离的固有认知。 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 网络适应性 分配策略 社区结构
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基于遗传算法的超图预算影响力最大化方法
8
作者 朱运生 张苏苏 +1 位作者 刘闯 詹秀秀 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第5期600-610,共11页
大规模社交网络的兴起与发展显著改变了信息传播模式,深刻影响了网络节点间的相互作用方式。为了研究超图上的预算影响力最大化问题,提出了多种群遗传算法搜索该问题的最优解。算法采用并行计算框架以提高计算效率。在5个真实超图数据... 大规模社交网络的兴起与发展显著改变了信息传播模式,深刻影响了网络节点间的相互作用方式。为了研究超图上的预算影响力最大化问题,提出了多种群遗传算法搜索该问题的最优解。算法采用并行计算框架以提高计算效率。在5个真实超图数据集上的对比实验中,验证了该算法的有效性和高效性。此外,进一步探索了多种群遗传算法的最佳参数组合,验证了该算法对不同节点代价都具有良好的适应性。 展开更多
关键词 预算影响力最大化 复杂网络 超图 遗传算法
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网络扩散中迭代产品的退市时机与投放种子优化
9
作者 熊澳 翁克瑞 《系统管理学报》 北大核心 2025年第1期40-49,共10页
科技上的不断创新提高了企业产品推陈出新的速度。在新产品发布时,新产品与旧产品之间存在内部竞争关系,企业需要考虑以下两个问题:一是新产品如何投放,以快速渗透市场;二是旧产品是否即时退市,以为新产品提供更大的市场空间。研究了产... 科技上的不断创新提高了企业产品推陈出新的速度。在新产品发布时,新产品与旧产品之间存在内部竞争关系,企业需要考虑以下两个问题:一是新产品如何投放,以快速渗透市场;二是旧产品是否即时退市,以为新产品提供更大的市场空间。研究了产品迭代时退市时机与投放种子选择问题:在一个已存在旧产品的社会网络G(N,E)中投放新产品,新旧产品以内部竞争的扩散机制传播其影响力,如何选择旧产品退市时机与新产品投放种子,使得新旧产品的扩散利润最大化。建立了该问题的整数规划模型,刻画了考虑内部竞争的影响力扩散过程,设计了退市时机与种子选择迭代更新的混合贪婪算法(IUHGA)。与经典算法的对比实验显示,IUHGA具有较高的求解质量。研究结果表明:旧产品退市时机与更新产品利润、种子数量、产品最大扩散周期和网络用户聚集度存在一定关系。 展开更多
关键词 社会网络 影响力最大化 产品迭代 退市时机
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基于动态中心性的多层网络影响力识别方法
10
作者 廖泽南 曹春萍 +1 位作者 梁云舒 邵宇城 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第11期3438-3445,共8页
随着多层网络间的协同作用显著影响传播动力学,影响力识别已成为精准防控、交通枢纽等场景的关键技术。而传统单层网络分析方法难以应对多层结构中的交互机制与非线性传播特性。针对这一挑战,提出了一种基于动态中心性的多层网络影响力... 随着多层网络间的协同作用显著影响传播动力学,影响力识别已成为精准防控、交通枢纽等场景的关键技术。而传统单层网络分析方法难以应对多层结构中的交互机制与非线性传播特性。针对这一挑战,提出了一种基于动态中心性的多层网络影响力识别方法,旨在识别多层协同网络中具有重要影响力的节点。具体而言,从层内节点质量差异与层间交互机制出发,设计动态传播参数与层间动态交互中心性算法,提升中心性度量的普适应和有效性;构建融合神经网络预测能力与传统模型解释性的自适应传播模型,实现对复杂传播过程的建模与预测。实验结果表明,所提方法在动态多层网络数据集上最终不精确度降低至0.175,为多层网络影响力分析与传播控制提供了理论支持与实用性方案。 展开更多
关键词 动态中心性 协同传播 多层网络 影响力最大化
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基于传播特征强化学习的社交网络信息传播关键用户发现方法
11
作者 刘晓亮 张鹏飞 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2637-2643,共7页
传统影响力最大化问题旨在选择一定数量的信源种子发布特定信息,使该信息传播影响范围最大。然而,通过算法选定的种子用户未必愿意发布指定的信息。此外,传统的影响力最大化算法在不同结构的网络上需要重新运行,效率较低。为了解决上述... 传统影响力最大化问题旨在选择一定数量的信源种子发布特定信息,使该信息传播影响范围最大。然而,通过算法选定的种子用户未必愿意发布指定的信息。此外,传统的影响力最大化算法在不同结构的网络上需要重新运行,效率较低。为了解决上述问题,首先将影响力最大化问题形式化为一个新的信息传播关键用户发现KUIP问题,即如何发现一定数量的关键用户,不要求他们发布指定信息,而是通过干预他们传播信息的态度倾向,来最大化该信息的传播影响。为了更真实地描述信息传播场景,提出一种可调阈值模型ATM来模拟用户传播信息的态度倾向和环境影响。进而,为了保证在不同结构的网络上关键用户发现的效率和效果,提出了一种基于传播特征强化学习的关键用户发现方法KPRL,利用图注意力机制学习用户的传播特征,采用双深度Q网络DDQN训练模型参数。在六个真实网络数据集上的实验表明,KPRL在影响范围指标上平均提升了11.7%,超越了现有的基线方法,展示了其在关键用户发现领域的有效性。 展开更多
关键词 影响力最大化 关键用户发现 深度强化学习 图注意力机制
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基于图注意力机制的复杂网络关键节点识别
12
作者 张明磊 宋玉蓉 曲鸿博 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第2期113-119,共7页
为利用图注意力机制解决复杂网络中的关键节点识别问题,综合考虑节点传播力和结构影响力,在生成网络上构建训练标签,通过图注意力网络模型学习节点重要性。实验证明该算法在影响最大化和免疫隔离两个关键任务中表现出色。
关键词 关键节点识别 复杂网络 影响力最大化 病毒传播
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基于IMS的IPTV架构及其对IMS网络架构的影响分析 被引量：4
13
作者 张茜 王亚晨 赵耀 《电信科学》 北大核心 2009年第9期68-73,共6页
在电信网、广播电视网、互联网三网融合的趋势下,基于IMS网络提供IPTV业务是IPTV近年来的主要发展方向之一。各国际标准化组织已经进行了较为深入的研究工作。本文首先介绍各标准化组织的相关研究进展,而后针对IPTV业务的特点,在国际标... 在电信网、广播电视网、互联网三网融合的趋势下,基于IMS网络提供IPTV业务是IPTV近年来的主要发展方向之一。各国际标准化组织已经进行了较为深入的研究工作。本文首先介绍各标准化组织的相关研究进展,而后针对IPTV业务的特点,在国际标准化组织研究基础上提出基于IMS的IPTV体系架构并进行分析,最后着重分析IPTV业务对IMS网络的影响。 展开更多
关键词 imS IPTV 系统架构 业务 影响
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基于Transformer模型的社交网络影响力最大化算法
14
作者 于树科 姚瑶 严晨雪 《电信科学》 北大核心 2024年第12期114-124,共11页
基于网络拓扑结构的社交网络影响力最大化算法受网络结构影响大,导致在不同规模、不同拓扑结构的社交网络上的性能不稳定。针对此问题,提出一种基于改进Transformer模型的社交网络影响力最大化算法。首先,基于K-shell分解法筛选社交网... 基于网络拓扑结构的社交网络影响力最大化算法受网络结构影响大,导致在不同规模、不同拓扑结构的社交网络上的性能不稳定。针对此问题,提出一种基于改进Transformer模型的社交网络影响力最大化算法。首先,基于K-shell分解法筛选社交网络中影响力高的节点;然后,运用随机游走策略发现候选节点的拓扑结构信息和连接框架信息;最终,对Transformer模型进行改进,使其支持可扩展的节点特征序列,利用改进Transformer模型预测社交网络中的种子节点。在6个不同规模的真实社交网络上完成了验证实验。结果表明,所提算法在不同规模、不同拓扑结构的社交网络上均实现了较好的影响力最大化性能,且大幅提高了种子节点识别的时间效率。 展开更多
关键词 社交网络 影响力节点 影响力最大化 信息传播 神经网络
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红花椒风味品质的影响因素研究 被引量：9
15
作者 梁琪 祝磊 +3 位作者 张婷 王静雯 钟慈平 吴纯洁 《中国调味品》 CAS 北大核心 2024年第1期48-52,66,共6页
目的:考察温度、光照、氧气3个因素对红花椒风味物质的综合影响。方法:采用HPLC测定不同影响因素下花椒中羟基-α-山椒素、羟基-β-山椒素、羟基-γ-山椒素、羟基-ε-山椒素等麻味物质含量;采用GC测定不同影响因素下花椒中芳樟醇、柠檬... 目的:考察温度、光照、氧气3个因素对红花椒风味物质的综合影响。方法:采用HPLC测定不同影响因素下花椒中羟基-α-山椒素、羟基-β-山椒素、羟基-γ-山椒素、羟基-ε-山椒素等麻味物质含量;采用GC测定不同影响因素下花椒中芳樟醇、柠檬烯、乙酸芳樟酯等香味物质含量;采用极坐标对不同因素对风味物质的影响进行综合强度分析。结果:4℃和25℃时麻味物质含量高且差异较小,4℃时香味物质含量最高;遮光条件下麻味和香味物质含量保存最佳;隔氧条件下,随着储存时间的延长,麻味和香味物质损失较慢;结合强度分析图得出红花椒受到影响的因素主要包括氧气、温度和光照,其中氧气对其影响最显著。结论:对红花椒风味品质的影响因素按照重要性排序为氧气>温度>光照,隔氧、遮光、4℃是最佳条件。该研究为花椒调味品加工、运输和储存提供了参考依据。 展开更多
关键词 红花椒 影响因素 麻味 香味
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独立级联传播模型下的连续影响力最大化 被引量：1
16
作者 邓紫维 陈崚 刘维 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期161-171,共11页
影响力最大化是在社交网络中寻求一组最具有影响力的用户作为种子节点,通过种子节点向网络中传播信息,使得传播的范围最大化。现有的对影响力最大化的研究大多是针对每个节点,考虑是否将其作为种子节点。而在实际应用中,需要根据用户的... 影响力最大化是在社交网络中寻求一组最具有影响力的用户作为种子节点,通过种子节点向网络中传播信息,使得传播的范围最大化。现有的对影响力最大化的研究大多是针对每个节点,考虑是否将其作为种子节点。而在实际应用中,需要根据用户的影响力来赋予他成为种子的概率,使得根据这个概率分布得到的种子集合的影响力传播范围的期望值最大化,这就是连续影响力最大化问题。文中提出了一种独立级联传播模型下连续影响力最大化算法。该算法首先将上述问题抽象成一个约束优化问题,然后抽样若干个可能的种子集,并对每个可能的种子集估计影响的传播范围;使用梯度下降法,在每轮迭代中根据估计的传播范围计算各个方向的增量值,取最大增量的方向作为梯度进行目标函数值的迭代更新,从而得到目标函数值的最优解。在真实和虚拟网络上进行实验,结果表明,该算法在影响范围的期望值上优于Random,Degree,UD和CD等算法。 展开更多
关键词 连续影响力最大化 社交网络 独立级联传播模型 梯度下降 迭代
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基于模体结构和度信息的关键节点组识别 被引量：2
17
作者 杨云云 张辽 +1 位作者 于海龙 王力 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期258-269,共12页
为了探究具有更小规模的高阶结构对关键节点组的影响,以优化网络传播为目标,提出了一种基于模体结构和度信息的关键节点组识别算法。基于模体结构对节点影响力进行评估,挖掘模体结构的核心节点,使用多准则妥协解排序(VIKOR)法将其与度... 为了探究具有更小规模的高阶结构对关键节点组的影响,以优化网络传播为目标,提出了一种基于模体结构和度信息的关键节点组识别算法。基于模体结构对节点影响力进行评估,挖掘模体结构的核心节点,使用多准则妥协解排序(VIKOR)法将其与度信息进行融合,并利用种子排除算法对种子节点的邻居进行排除,有效减小影响力重叠问题。在SIR传播模型的基础上,选取6个不同的无向网络与4种基准算法进行比较,实验结果表明,所提算法在准确性和稳定性方面表现出更好的性能。 展开更多
关键词 模体 关键节点组 影响力最大化
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不同种质资源花椒的品质差异及影响因素分析 被引量：1
18
作者 周勇刚 《绿色科技》 2024年第5期152-155,共4页
花椒的品质主要受花椒品种、树龄、栽培环境、采收方式、加工过程等因素影响。为明确不同种质资源花椒品质差异,明确影响差异性形状的关键环境因素。测定了72个种质资源花椒的颜色、颗粒重、麻味强度和挥发油含量,同时选取了竹叶花椒ZA... 花椒的品质主要受花椒品种、树龄、栽培环境、采收方式、加工过程等因素影响。为明确不同种质资源花椒品质差异,明确影响差异性形状的关键环境因素。测定了72个种质资源花椒的颜色、颗粒重、麻味强度和挥发油含量,同时选取了竹叶花椒ZA、“北椒”ZB1和“南椒”ZB2作为代表性花椒种质资源,采用化学计量手段对指标进行深度分析,以明确不同种质资源花椒品质性状与其影响差异指标的关键因素。结果表明:①不同种质资源花椒品质性状不同。其中颜色指标、千粒重与挥发油含量在不同种质资源花椒间的差异显著,麻味强度在不同种质资源花椒间差异不显著;②不同的环境条件对各种质资源花椒的品质有不同的影响。具体来说,ZA品种的果皮挥发油含量和麻味强度受空气湿度的显著影响,而ZB1品种的果皮色泽、重量和麻味则主要受平均气温和地理经度的影响。ZB2品种的果皮质量则主要受土壤中有效钾含量、相对气压和地理纬度的影响。 展开更多
关键词 种质资源 品质差异 影响因素 花椒
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社会网络节点影响力分析研究 被引量：54
19
作者 韩忠明 陈炎 +3 位作者 刘雯 原碧鸿 李梦琪 段大高 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期84-104,共21页
社会网络节点影响力研究是社会网络分析的关键问题之一.过去的10多年间,随着在线社会网络的快速发展,研究人员有机会在大量现实社会网络上对影响力进行分析和建模,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.分析和总结了近年来社会网络... 社会网络节点影响力研究是社会网络分析的关键问题之一.过去的10多年间,随着在线社会网络的快速发展,研究人员有机会在大量现实社会网络上对影响力进行分析和建模,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.分析和总结了近年来社会网络影响力分析的主要成果.首先介绍了节点影响力的相关定义、作用范围以及表现形式;接着,重点分类介绍了节点影响力的度量方法,通过网络拓扑、用户行为和内容分析这3类方法总结了影响力的建模和度量方法;然后总结了影响力的传播和最大化模型相关成果;最后介绍了影响力的评价指标和应用.根据对现有方法的系统总结,对社会网络影响力的未来研究提出了一些值得关注的方向. 展开更多
关键词 社会网络 节点影响力 关键节点 影响力最大化 信息传播
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一种基于k-核的社会网络影响最大化算法 被引量：59
20
作者 曹玖新 董丹 +3 位作者 徐顺 郑啸 刘波 罗军舟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期238-248,共11页
社会网络中影响最大化问题是指在特定传播模型下,获取一个指定大小的节点集合,使得该集合在网络中的聚合影响力最大.针对贪心算法运用于大规模社会网络时存在效率低下且不可扩展的问题,文中提出基于核数层次特征和影响半径的启发式算法... 社会网络中影响最大化问题是指在特定传播模型下,获取一个指定大小的节点集合,使得该集合在网络中的聚合影响力最大.针对贪心算法运用于大规模社会网络时存在效率低下且不可扩展的问题,文中提出基于核数层次特征和影响半径的启发式算法——核覆盖算法(Core Covering Algorithm,CCA).该算法首先引入k-核概念,基于k-核分解求出每个节点的核数,然后根据核数分布的层次性,引入节点的影响半径参数,最后综合核数和度数两个属性,找出影响力节点集合.文中在两个数据集和两种传播模型上进行了实验,结果表明:(1)在传播概率较大的独立级联模型(Independent Cascade Model,IC)下,CCA能取得比现有启发式算法更优的影响效果;(2)在三价(TRIVALENCY Model,TR)模型下,CCA的表现也同样优于其他启发式算法;(3)与其他启发式算法相比,CCA的运行时间更少. 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 独立级联模型 k-核 社会计算
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