基于跳步的增量式影响力最大化算法

• 作者: 曹晓旭 杨泽宽 梁春泉 武文君 黄颖
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 影响力最大化 社交网络 基于跳步的增量式算法 动态网络 用户集合
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 89-95
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.01.014

摘要

对动态在线社交网络中的影响力最大化问题进行研究,提出一种基于跳步的增量式算法,快速跟踪动态网络最具有影响力的用户集.为应对网络结构变化,基于跳步,一方面评估变化用户影响力上限值,快速识别和保留无需变动的影响力用户;另一方面增量式地计算有潜力用户的实际影响力,替换不再属于最具影响力的用户.在真实数据集上进行实验和分析,其结果表明,相比其它最新同类算法,所提算法能以更快速度在动态网络中维护最具影响力用户集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁春泉		6	23	3.0	4.0
2	黄颖		2	3	1.0	1.0
3	杨泽宽		1	0	0.0	0.0
4	曹晓旭		1	0	0.0	0.0
5	武文君		1	0	0.0	0.0