資料介紹
在社會網絡影響力最大化(IM)算法中,針對目前僅選取局部最優節點造成的影響范圍較小的問題,綜合考慮核心節點和結構洞節點的傳播優勢,提出了一種基于結構洞和度折扣的最大化算法( SHDD)。首先,該算法將結構洞思想和中心度思想互相融合應用到影響力最大化問題中,并找出能將結構洞節點和核心節點綜合發揮最大傳播作用的理因子,使得信息更大范圍地擴散從而擴大整個網絡的影響范圍。其次,為突出兩個思想融合的優勢,將二度鄰居的影響添加到結構洞評價標準中來選取結構洞節點。在不同規模的數據集上實驗結果表明,與DegreeDiscount算法相比,SHDD在沒有增加過多時間開銷的同時擴大了影響范圍;與基于結構的貪心(SG)算法相比,在聚類系數較大的網絡中SHDD擴大了影響范圍并降低了時間開銷。SHDD在理因子取0.6時能最大限度地發揮結構洞節點和核心節點融合的作用并且在聚類系數較大的社交網絡中能更加穩定地擴大影響范圍。
隨著信息化和互聯網的快速普及,社交網絡在信息傳播、思想交流等方面有著舉足輕重的地位。由于社交網絡的日益深入,以影響力最大化(Influence Maximization,IM)問題為主要應用的需求也逐步增長。如何選取部分節點,通過這些節點在網絡中擴散使得最終影響的節點數目最多,成為當前需要解決的問題。
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