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摘要:
针对当前大部分影响力最大化算法忽略了异质信息网络包含多种节点类型和多种关系类型,且不同类型节点在原始空间无法直接度量的问题,提出了一种异质信息网络中基于网络嵌入的影响力最大化模型(in-fluence maximization based on network embedding,IMNE),用于选择初始扩散节点实现影响力最大化.该模型不仅可以在对异质信息网络进行编码的同时表征异质信息网络中潜在的信息,还可以捕获不同类型节点间影响力的不确定和复杂性.在3个真实数据集上的实验验证了IMNE算法的有效性.
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文献信息
篇名 异质信息网络中基于网络嵌入的影响力最大化
来源期刊 智能系统学报 学科
关键词 异质信息网络 同质信息网络 影响力最大化 信息扩散 网络嵌入 直接影响力 间接影响力 全局影响力
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 知识工程|Knowledge Engineering
研究方向 页码范围 757-765
页数 9页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11992/tis.202009047
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (1)
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节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
异质信息网络
同质信息网络
影响力最大化
信息扩散
网络嵌入
直接影响力
间接影响力
全局影响力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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