【摘 要】
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社会网络中影响最大化问题是对于给定k值，寻找k个具有最大影响范围的节点集。这是一个优化问题并且是NP-完全的.Kemple和Kleinberg提出具有较好影响范围的贪心算法，但其时
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院上海201203
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社会网络中影响最大化问题是对于给定k值，寻找k个具有最大影响范围的节点集。这是一个优化问题并且是NP-完全的.Kemple和Kleinberg提出具有较好影响范围的贪心算法，但其时间复杂度很高，不能适用在大型社会网络中，并且不能保证最好的影响范围。文中利用线性阈值模型的“影响力积累”特性，提出了一个该模型下影响最大化算法的框架，并在此框架基础上给出一个新的算法HPG。HPG综合考虑网络的结构特性和传播特性，首先启发式选择PI值最大的节点，然后寻找最具影响力的节点。实验结果显示HPG在最终影响范围和运行时间上都获得比贪心算法更好的效果。
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