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摘要:
影响力最大化问题是社交网络研究的一个重要方向,其涉及的影响力最大化算法被证明是一个NP-hard问题.文章提出基于K-shell与贪心算法的组合方案针对社交网络影响力最大化问题进行分析与研究.以K-shell算法从网络拓扑节点的度的相关性入手,对网络拓扑进行了粗粒度化的层次划分,并引入调节因子μ,通过提出K值小于调节因子μ的节点,得出剔除一定规模节点后的候选节点集合SC,并在候选节点集合使用贪心算法,通过蒙特卡洛模拟得出种子节点集合S及其影响范围情况.最终通过实验分析得出,在较大规模的网络数据集合中,文章提出的算法方案相对于贪心算法运行时间上大幅度提升了时间效率,并在影响力测算的准确度上趋近贪心算法所得到的结果.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于K-shell与贪心策略的社交网络影响力最大化研究
来源期刊 江苏科技信息 学科 工学
关键词 K-shell 贪心策略 影响力最大化
年,卷(期) 2019,(30) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 40-43
页数 4页 分类号 TP393
字数 3513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 陆明龙 中国电子科技集团公司第二十八研究所 1 0 0.0 0.0
2 祁玉 1 0 0.0 0.0
3 孙靖 中国社会科学院大学管理学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
K-shell
贪心策略
影响力最大化
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
江苏科技信息
旬刊
1004-7530
32-1191/T
大16开
江苏省南京市
28-212
1984
chi
出版文献量(篇)
11334
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29
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