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摘要:
局部影响最大化问题是在社会网中寻找最能影响某个目标节点的种集。现有的研究只考虑对单一目标节点的影响,忽略了传播项上的主题分布以及用户之间基于主题的影响概率。重点研究了在主题分布的条件下,如何选取最能影响目标节点集合的种集,提出了针对目标节点集合的局部影响程度计算方法(topic-based local influence degree computational method,T-LID),在此基础上提出了基于主题的局部影响最大化(topic-based local influence maximization,TLIM)问题,并证明了该问题为NP-hard问题。为求解TLIM问题,提出了基于主题的局部贪心算法(topic-based local greedy algorithm,TLGA)以及基于主题的局部传播算法(topic-based local propagation algorithm,TLPA)。多个真实数据的实验结果表明,所提算法可以有效并高效地求解基于主题的局部影响最大化问题。
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文献信息
篇名 社会网中基于主题的局部影响最大化算法研究
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 社会网 基于主题 局部影响最大化 目标集合
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 646-656
页数 11页 分类号 TP311
字数 7909字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1507073
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 刘勇 黑龙江大学计算机科学与技术学院 41 49 4.0 5.0
2 谭龙 黑龙江大学计算机科学与技术学院 22 56 2.0 7.0
3 朱敬华 黑龙江大学计算机科学与技术学院 12 31 3.0 5.0
4 谢胜男 黑龙江大学计算机科学与技术学院 2 6 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
社会网
基于主题
局部影响最大化
目标集合
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
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
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