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摘要:
研究节点影响力以及扩大节点影响力的范围在社交网络传播中具有重大意义。为了综合分析节点自身影响力与其潜在影响力,提出了PPI(Personal-Potential Influence,PPI)算法,用介数中心性值,紧密中心性值及k-shell值加权来评估节点自身影响力,再通过节点间的相互影响来评估其潜在影响力。实验结果表明PPI算法在评估节点影响力上有较好的准确性。
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文献信息
篇名 社交网络节点中心性测度
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 节点影响力 影响力最大化 社交网络 重要节点 中心性
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 网络、通信、安全
研究方向 页码范围 116-120
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 5563字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1311-0204
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 李鹏 武汉科技大学计算机科学与技术学院 45 267 10.0 14.0
3 刘欣 武汉科技大学计算机科学与技术学院 8 64 5.0 8.0
9 刘璟 武汉科技大学计算机科学与技术学院 1 26 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
二级参考文献  (8)
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研究主题发展历程
节点文献
节点影响力
影响力最大化
社交网络
重要节点
中心性
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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