基于时延约束的影响力最大化问题(influence maximization with time-delay constraint,IMTC)定义为在时延约束条件下,选取网络中一部分初始用户,使得影响力传播过程结束后网络中被成功影响的用户数量最多.现有研究工作主要依据网络结...基于时延约束的影响力最大化问题(influence maximization with time-delay constraint,IMTC)定义为在时延约束条件下,选取网络中一部分初始用户,使得影响力传播过程结束后网络中被成功影响的用户数量最多.现有研究工作主要依据网络结构优化影响力传播模型,或改进启发式算法提高初始节点的选取质量,影响力传播过程中的时间延迟特性及时延约束条件往往被忽略.针对这点不足,基于时延约束的信用分布模型(credit distribution with time-delay constraint model,CDTC)综合考虑见面概率和条件激活概率对信用分配进行优化定义,同时将相邻节点之间不断见面并激活对信用分配的阻碍作用映射到传播增量路径中,最后根据信用分布函数,使用基于时延约束的贪心算法GA-TC,递归选取边际收益最大的节点组成初始节点集合.实验结果表明:在CDTC模型上使用GA-TC算法不仅能够保证初始节点的选取质量,而且具有更高的执行效率及更好的行为执行预测能力.展开更多
文摘基于时延约束的影响力最大化问题(influence maximization with time-delay constraint,IMTC)定义为在时延约束条件下,选取网络中一部分初始用户,使得影响力传播过程结束后网络中被成功影响的用户数量最多.现有研究工作主要依据网络结构优化影响力传播模型,或改进启发式算法提高初始节点的选取质量,影响力传播过程中的时间延迟特性及时延约束条件往往被忽略.针对这点不足,基于时延约束的信用分布模型(credit distribution with time-delay constraint model,CDTC)综合考虑见面概率和条件激活概率对信用分配进行优化定义,同时将相邻节点之间不断见面并激活对信用分配的阻碍作用映射到传播增量路径中,最后根据信用分布函数,使用基于时延约束的贪心算法GA-TC,递归选取边际收益最大的节点组成初始节点集合.实验结果表明:在CDTC模型上使用GA-TC算法不仅能够保证初始节点的选取质量,而且具有更高的执行效率及更好的行为执行预测能力.
