【摘 要】
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衡量与评估用户影响力是在线社交网络分析中的一个经典问题。现有的相关研究主要从个体角度出发,利用贪婪算法进行影响力分析,很少考虑网络中用户一般都会形成社区这样一个客
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金“面向网络舆情监管的目标群体行为特征检测与分析技术”(No.U1636105)
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衡量与评估用户影响力是在线社交网络分析中的一个经典问题。现有的相关研究主要从个体角度出发,利用贪婪算法进行影响力分析,很少考虑网络中用户一般都会形成社区这样一个客观事实,而一般个体角度的影响力最大化算法都存在运行效率低的问题。因此,提出了一种基于社区的影响力最大化算法NVPA-IM(NeighborhoodVectorPropagationAlgorithmInfluenceMaximization)。通过与经典影响力最大化算法的对比分析,证明了所提算法在保证算法精度的同时,显著提高了算法效率。
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