原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了解决现有的影响力最大化研究没有充分考虑主题对影响力节点挖掘的影响而导致特定主题下节点集合的影响范围不大这一问题,提出了一种社会网络中基于主题的影响力最大化算法TIM。该算法首先根据主题敏感阈值对初始节点集进行预处理,剔除干扰节点,再在新的节点集合上分两个阶段进行节点挖掘。第一阶段挖掘主题权威性大的节点,第二阶段挖掘主题影响增量最大的节点,最后综合两个阶段的节点作为结果集并进行实验验证。实验结果表明,相比其他算法,TIM算法挖掘的节点集合在特定主题下的影响范围更大,时间复杂度更低。
推荐文章
基于MRLT模型多关系社交网络影响力最大化研究
社交网络
影响力最大化
传播模型
多关系社交网络
代数连通性在社会网络影响力传播最大化中的应用研究
社会网络
影响传播最大化
相关系数
代数连通性
社区发现
社会网络中的影响力最大化问题
影响力最大化
社会网络
传播模型
近似算法
基于社区划分的影响力最大化算法
社会网络
影响力最大化
社区划分
影响传播
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 社会网络中基于主题的影响力最大化算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 社会网络 影响力最大化 主题 节点挖掘 节点集
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3611-3614
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.021
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 施化吉 江苏大学计算机科学与通信工程学院 83 692 15.0 21.0
2 周从华 江苏大学计算机科学与通信工程学院 46 193 7.0 11.0
3 朱玉婷 江苏大学计算机科学与通信工程学院 4 27 3.0 4.0
4 李雷 江苏大学计算机科学与通信工程学院 14 63 6.0 7.0
5 施磊磊 江苏大学计算机科学与通信工程学院 10 31 4.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (29)
共引文献  (111)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (9)
二级引证文献  (18)
1978(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2012(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2013(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(13)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(10)
2019(9)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(7)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
社会网络
影响力最大化
主题
节点挖掘
节点集
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
论文1v1指导