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摘要:
影响扩散是复杂网络上动态过程研究的关键问题之一,而且基于动态网络的影响扩散问题的相关成果很少.讨论了动态独立级联模型和动态线性阈值模型以及基于这两个模型的动态影响最大化问题,提出了一种改进的贪婪算法,该算法消除了随机模型的不确定性并采用连通图方法来提高算法性能,并在不同规模的4个数据集上进行了验证.实验结果表明,与HT算法相比,提出的算法在影响扩散范围方面具有明显的优势,且在时间效率方面要好于HT算法.
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文献信息
篇名 基于动态网络影响扩散问题研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 动态网络 影响最大化 信息融合模型 启发式算法
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 111-115
页数 分类号 TP393
字数 6911字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.06.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王学光 华东政法大学信息科学与技术系 3 12 1.0 3.0
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2015(1)
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研究主题发展历程
节点文献
动态网络
影响最大化
信息融合模型
启发式算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
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