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基于影响路径的个性化影响最大化算法
被引量：
1
1
作者
杨书新
王希
彭秋英
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期1128-1134,共7页
个性化影响最大化问题是近年来社交网络影响最大化问题研究领域一个较新的分支,其现有解决方案普遍建立在网络边影响传播强度一致的假设下,该假设对于真实社交网络缺乏普遍适用性。为此基于独立级联模型,提出最大影响路径算法(MIPA)。...
个性化影响最大化问题是近年来社交网络影响最大化问题研究领域一个较新的分支,其现有解决方案普遍建立在网络边影响传播强度一致的假设下,该假设对于真实社交网络缺乏普遍适用性。为此基于独立级联模型,提出最大影响路径算法(MIPA)。该算法通过三个阶段来求解个性化影响最大化问题,首先将边影响强度作对数转换以获得最大影响路径,从而计算网络节点对目标节点的邻居节点的影响;然后利用多条经过目标节点邻居的最大影响路径联合计算目标节点受到的影响强度;最后选择Top-k节点作为种子节点,从而摆脱边影响强度的一致性约束,获取高质量的种子集。在不同的真实社交网络数据集上进行的对比实验验证了算法的有效性。
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关键词
社交网络
个性化
影响最大化
特定用户
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题名
基于影响路径的个性化影响最大化算法
被引量：
1
1
作者
杨书新
王希
彭秋英
机构
江西理工大学信息工程大学
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期1128-1134,共7页
基金
国家自然科学基金(41362015)
江西省科技厅青年科学基金(20122BAB211035)
+2 种基金
江西省教育厅科技项目(GJJ14431
GJJ14432
GJJ14458)
文摘
个性化影响最大化问题是近年来社交网络影响最大化问题研究领域一个较新的分支,其现有解决方案普遍建立在网络边影响传播强度一致的假设下,该假设对于真实社交网络缺乏普遍适用性。为此基于独立级联模型,提出最大影响路径算法(MIPA)。该算法通过三个阶段来求解个性化影响最大化问题,首先将边影响强度作对数转换以获得最大影响路径,从而计算网络节点对目标节点的邻居节点的影响;然后利用多条经过目标节点邻居的最大影响路径联合计算目标节点受到的影响强度;最后选择Top-k节点作为种子节点,从而摆脱边影响强度的一致性约束,获取高质量的种子集。在不同的真实社交网络数据集上进行的对比实验验证了算法的有效性。
关键词
社交网络
个性化
影响最大化
特定用户
Keywords
social network
personalization
influence maximization
target user
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于影响路径的个性化影响最大化算法
杨书新
王希
彭秋英
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016
1
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参考文献
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