社会网络影响力最大化的核重构算法及传播模型

• 作者: 刘钰峰 周喻鑫 郅欢欢
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 信息传播模型 k阶核心集 重合率 CRA
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 279-285
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 4470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.06.051

摘要

社会网络影响最大化问题是当前的研究热点之一.针对SI(Susceptible-Infected)信息传播模型未考虑节点间亲密关系对信息传播的影响,提出一种ESI(Extended Susceptible-Infected)信息传播模型.为避免由于挖掘的初始节点之间的距离选择不当,陷入局部最优影响力,提出一种新的启发式算法——核重构算法CRA(Core Reconstitutions Algorithm).该算法引入了k阶核心集和重合率的概念,通过重合率合理控制初始节点的影响范围,依次找出影响力最优的节点.基于新浪微博的实验表明,ESI传播模型优于SI传播模型,CRA算法比现有启发式算法具有更优的全局影响效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘钰峰	湖南大学信息科学与工程学院	19	182	9.0	13.0
2	郅欢欢	湖南大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
3	周喻鑫	湖南大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0