【摘 要】
:
定义具有概率影响扩散保证的最小代价种子选择问题,验证了该问题是NP难的,且其影响函数是单调且次模的。将LT模型下的传播网络看成一个不确定图,对不确定图的可能世界进行抽样。为降低计算复杂度,提出一种对抽样图进行路径计数的算法来估计影响传播,使用VC维估计抽样图的数量。基于贪婪方法,提出一种求解该问题的算法,对该算法的误差进行分析。实验结果表明,该算法比其它方法具有更高的性能。
【机 构】
:
扬州大学信息工程学院,扬州市职业大学信息工程学院
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(61379066),江苏省自然科学基金项目(BK20140492),江苏省教育厅自然科学基金项目(13KJB520026),江苏省六大人才高峰基金项目(2011-DZXX-032),江苏省高等职业院校专业带头人高端研修基金项目(2019GRFX115),扬州市科技计划软科学研究基金项目(YZ2019211),扬州市职业大学校级重点科研基金项目(2018ZR04)。
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定义具有概率影响扩散保证的最小代价种子选择问题,验证了该问题是NP难的,且其影响函数是单调且次模的。将LT模型下的传播网络看成一个不确定图,对不确定图的可能世界进行抽样。为降低计算复杂度,提出一种对抽样图进行路径计数的算法来估计影响传播,使用VC维估计抽样图的数量。基于贪婪方法,提出一种求解该问题的算法,对该算法的误差进行分析。实验结果表明,该算法比其它方法具有更高的性能。
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