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摘要:
在时间传播网络中预测受影响顶点时,验证顶点状态会耗费大量计算资源,并且计算顶点受影响概率是#P-hard问题.为此,基于路径跳数受限近似和迭代更新算法提出顶点受影响概率预测算法IPH,实现顶点受影响概率的近似计算,并选择其中概率最大的顶点进行验证.考虑到验证后剩余顶点受影响概率趋于相同,结合广度优先遍历(BFS)算法进一步提出相邻顶点受影响概率预测算法AIPH.实验结果表明,与BFS和随机游走算法相比,IPH与AIPH算法均具有较高的准确率和召回率.
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文献信息
篇名 时间传播网络中受影响顶点的预测
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 信息传播 时间传播网络 受影响顶点 不确定数据 启发式预测
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 先进计算与数据处理
研究方向 页码范围 31-39,45
页数 10页 分类号 TP391
字数 11272字 语种 中文
DOI
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 赵雷 苏州大学计算机科学与技术学院 95 382 9.0 13.0
2 林天巧 苏州大学计算机科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (19)
共引文献  (83)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (1)
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研究主题发展历程
节点文献
信息传播
时间传播网络
受影响顶点
不确定数据
启发式预测
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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