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基于社交網絡弱連接屬性的影響力最大化算法

大?。?/span>1.61 MB 人氣: 2018-01-02 需要積分:3

首先研究了目前影響力最大化問題的解決方案,并總結了這些解決方案的優缺點.對社交網絡中弱連接的研究之后發現,弱連接可以有效地打通社交網絡中不同社團之間的信息壁壘,使得信息在不同社區間流通.利用弱連接的這一作用,同時基于貪心思想提出BWTG(base-on weak tie greedy)算法來解決影響力最大化問題,并根據解空間的不同,把BWTG算法分為BCWTG(base-on complete weak tie greedy)和BNCWTG(base-on not complete weak tie greedy)兩種算法,影響力最大化問題的傳統評價指標有兩種:時間復雜度和最終激活節點數,但考慮到實際情況,定義了ANNl(actived nodes/node influence)這一新的評價指標,用于衡量回報與付出之比.為了驗證BCWTG和BNCWTG算法的性能在不同類型、不同規模的真實數據集中對算法進行實驗驗證,在時間復雜度、最終激活節點數和ANNI這3個方面與經典的Greedy算法進行對比,實驗結果表明,BCWTG算法和BNCWTG算法在運算時間和ANNI方面有所提高,最終激活節點數方面卻弱于Greedy箅法,但當滿足一定條件時,BCWTG和BNCWTG算法在最終激活節點數方面也能接近Greedy算法.

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