基于种子候选的贪心策略影响力最大化算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lienkai

【摘要】

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爬山贪心算法的时间复杂度较高,不易扩展至大规模社会网络.为了解决此问题,文中从理论上分析节点集影响力评估可转化为局部概率解计算,能够提高算法运行效率.将局部概率解函

【作者】

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李美玲钱付兰徐涛赵姝张燕平

【机构】

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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

社会网络贪心算法蒙特卡洛模拟影响力最大化局部概率解 Social NetworkGreedy AlgorithmMonte Carlo Simulati

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(No.61673020、61876001),国家自然科学基金青年项目(No.61702003),安徽省自然科学基金项目(No.1808085MF175)资助

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爬山贪心算法的时间复杂度较高,不易扩展至大规模社会网络.为了解决此问题,文中从理论上分析节点集影响力评估可转化为局部概率解计算,能够提高算法运行效率.将局部概率解函数拓展到贪心算法中,提出基于种子候选的贪心影响力最大化算法和基于种子候选的偷懒贪心影响力最大化算法.在4个真实数据集上实验表明,文中算法与具有成本效益的惰性前向选择算法(CELF)性能一致,但在运行时间上快于CELF.

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