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摘要:
社会网络中影响力传播最大化是社会网络分析领域所关注的重要问题.针对多个影响力同时进行传播,且影响力间存在传播促进的情况,提出关联影响力传播最大化问题.首先,对经典线性阈值模型进行扩展,提出关联影响力线性阈值模型对关联影响力传播过程进行建模;其次,定义了关联影响力传播最大化问题,证明了该问题是NP-hard的,以及问题目标函数满足子模性;再次,针对该问题提出基于结点激活贡献估计的求解算法;然后,利用结点激活贡献估计存在相互独立性,进一步提出了并行化求解算法,并在Spark GraphX并行图计算框架上实现了该算法;最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验测试验证了所提出方法的有效性.
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内容分析
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文献信息
篇名 关联影响力传播最大化方法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 社会网络分析 影响力传播最大化 关联影响力传播最大化 线性阈值模型 Spark GraphX
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 1891-1902
页数 12页 分类号 TP391
字数 8938字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1709029
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 刘惟一 云南大学信息学院 58 425 10.0 17.0
2 岳昆 云南大学信息学院 77 317 10.0 13.0
3 李劲 云南大学软件学院 17 91 5.0 9.0
5 罗之皓 云南大学软件学院 2 3 1.0 1.0
8 张云飞 云南大学信息学院 2 3 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  (47)
共引文献  (89)
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节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
社会网络分析
影响力传播最大化
关联影响力传播最大化
线性阈值模型
Spark GraphX
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
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
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4
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10748
论文1v1指导