基于LT+模型的社交网络影响力最大化研究

• 作者: 蔡国永 裴广战
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 影响力最大化 贪心算法 传播模型
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 2015年第三届CCF大数据学术会议
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.9.018

摘要

影响力最大化问题的目标是寻找社交网络中一组种子结点集合,在给定的传播模型下,使得这些结点最终传播的影响范围最大.Kempe和Kleinberg提出的贪心算法可以获得很好的影响范围,但是因复杂度太高而并不适用于大型社交网络.Chen和Yuan等人基于线性阈值(LT)模型提出了构造局部有向无环图的启发式算法,但是LT模型只考虑了邻居结点的直接影响力,忽略了结点之间存在的间接影响力.因此,在LT模型的基础上,结合网络中结点之间存在的间接影响力,提出了LT+影响力模型,并利用构造局部有向无环图的启发式算法求解LT+模型的影响力最大化,称为LT+ DAG算法.真实数据集上的对比实验表明,LT+ DAG算法具有更好的影响范围以及较好的可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡国永	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	98	400	12.0	15.0
2	裴广战	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	3	8	2.0	2.0