【摘 要】
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本文综合考虑网络结构及节点间的互动等关键因素,提出了一种节点影响力分布式计算机理.首先根据节点交互行为在时域上的自相似特性,运用带折扣因子的贝叶斯模型计算节点间的
【机 构】
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华中科技大学电子信息与工程系; 武汉光电国家实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(批准号:61231010,60972016);湖北省杰出青年科学家基金(批准号:2009CDA150)资助的课题~~
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本文综合考虑网络结构及节点间的互动等关键因素,提出了一种节点影响力分布式计算机理.首先根据节点交互行为在时域上的自相似特性,运用带折扣因子的贝叶斯模型计算节点间的直接影响力;然后运用半环模型来分析节点间接影响力的聚合;最后根据社交网络的小世界性质及传播门限,综上计算出节点的综合影响力.仿真结果表明,本文给出的模型能有效抑制虚假粉丝导致的节点影响力波动,消除了虚假粉丝的出现对节点影响力计算带来的干扰,从中选择影响力高的若干节点作为传播源节点,可以将信息传播到更多数目的节点,促进了信息在社交网络中的传播.
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