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摘要:
在进行社交网络话题传播时,随着数据量的不断增大,传播模型在进行传播模拟时所花销的时间更多,程序运行所占用存储空间也更大.然而,在实际的话题传播过程中,大多数话题集中在某些关键节点上,且相当一部分节点对话题的传播没有太大的影响.因此,如果在进行话题传播时,能够剪掉社交网络中的某些传播节点,这不仅能够减少程序的运行时间,而且能够降低数据所占用的存储空间.针对上述问题,设计了两种新颖的图剪枝算法来减少社交网络中的节点数量.本文所提出的两种算法是将推荐系统的思想引入到社交网络传播模型的剪枝策略研究中,具有一定的新颖性.通过实验对比分析了不同剪枝策略对传播模型的效果、所占空间、运行时间以及图的健壮性的影响.
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社交网络
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谣言传播
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文献信息
篇名 社交网络话题传播模型剪枝策略研究
来源期刊 智能计算机与应用 学科 工学
关键词 社交网络 剪枝策略 传播模型 话题
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 88-91
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3208字 语种 中文
DOI
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 张炜 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 15 95 6.0 9.0
2 殷泽龙 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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参考文献  (1)
节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
社交网络
剪枝策略
传播模型
话题
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
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
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