原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
社交网络影响力最大化问题是基于特定的传播模型,在网络中寻找一组初始传播节点集合,通过其产生最终传播影响范围最大的一种最优化问题.已有的相关研究大多只是针对单关系社交网络,即在社交网络中只存在一种关系,但在现实中,社交网络的用户之间往往存在着多种关系,并且这多种关系共同影响着网络信息传播及其最终影响范围.在线性阈值模型的基础上,结合网络节点间存在的多种关系,提出MRLT传播模型来建模节点间的影响力传播过程,在此基础上提出基于反向可达集的MR-RRset算法,解决了传统影响力最大化问题研究过程中由于使用贪心算法所导致的计算性能较低的问题.最后通过在真实数据集上的实验对比,表明所提方法具有更好的影响力传播范围及较大的计算性能提升.
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相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于MRLT模型多关系社交网络影响力最大化研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 社交网络 影响力最大化 传播模型 多关系社交网络
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2679-2683
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0162
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 宾晟 15 27 4.0 4.0
2 孙更新 14 23 3.0 4.0
3 赵玉芳 2 2 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  (28)
共引文献  (26)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1987(1)
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2000(1)
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2001(2)
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2004(1)
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2008(1)
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2009(2)
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2012(5)
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2017(1)
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2020(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
社交网络
影响力最大化
传播模型
多关系社交网络
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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