基于影响力的大规模社会网络快速粗化方法

• 作者: 贾建伟 陈肞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图挖掘 信息传播 社会网络 扩散性 图粗化
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3232-3234,3244
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001--3695.2016.11.008

摘要

给定社会网络，如何快速地粗化社会网络图、是否能够在社会网络图中找到更小的等价表示来保持社会网络的传播特征、是否能够基于节点的影响力属性合并社会网络中的部分节点，这些重要的问题能够应用到影响力分析、流行病学和病毒营销的应用。首先提出了一种新颖的图粗化问题，目的是不改变信息扩散过程中的关键特征来发现图代表节点和边；随后提出了一种快速有效的算法来解决图粗化问题。实验构造在多个真实的数据上，验证了算法的性能和可扩展性，且实验在没有损失图信息的情况下，将图规模降低了90％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾建伟	扬州大学信息工程学院	4	0	0.0	0.0
2	陈肞	扬州大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0