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摘要:
最小种子集合选取问题(J-MIN-Seed问题)的目标是选择一个种子集合S,在影响传播结束后,它不仅需要影响一定数量的用户(如.J个用户),同时S是最小的集合.虽然该问题得到了广泛的研究,但是现有工作却忽略了一个重要事实,即地理位置信息对于J-MIN-Seed问题是非常重要的.在许多真实的应用中,例如位置敏感的口碑营销,都有地理位置的需求.因此,该文将地理位置因素融入到J-MIN-Seed问题中,提出了位置敏感的J-MIN-Seed问题,并证明了该问题是NP-hard问题.该问题的一个挑战是如何高效且有效地计算给定区域的影响范围.为了解决这个挑战,该文对现有的树模型进行扩展,设计出一种高效且有效的近似模型.基于此模型,该文首先提出了朴素的贪心算法MS-Greedy.MS-Greedy虽然有近似保证,但其计算量太大.为满足在线查询的需求,该文又提出了另外两种高效的算法Bound-based和Partition-Assembly-based.大量真实数据的实验结果表明:文中算法能有效地解决位置敏感的J-MIN-Seed问题.
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文献信息
篇名 位置敏感的社交网中最小种集选取算法研究
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 J-MIN-Seed问题 地理位置 基于树的近似模型 影响最大化 社会网络
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 数据科学与工程
研究方向 页码范围 2305-2319
页数 15页 分类号 TP311
字数 19170字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2017.02305
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 李建中 哈尔滨工业大学海量数据计算研究中心 237 6003 33.0 72.0
2 张兆功 黑龙江大学计算机科学技术学院 13 44 4.0 6.0
3 李智慧 黑龙江大学计算机科学技术学院 2 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
  • 引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
J-MIN-Seed问题
地理位置
基于树的近似模型
影响最大化
社会网络
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
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导