【摘 要】
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针对经典影响力最大化算法存在的计算时间过长等问题,提出一种新的启发式贪婪算法-高节点度贪婪算法(HD_Greedy)。基于社交网络节点的度呈幂律分布以及节点的度与影响力强关
【机 构】
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西安市烟草专卖局,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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陕西省科学技术发展计划基金项目(2013K06-19);陕西省自然科学基金项目(2013JQ8046);西北工业大学基础研究基金项目(JC2011121)
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针对经典影响力最大化算法存在的计算时间过长等问题,提出一种新的启发式贪婪算法-高节点度贪婪算法(HD_Greedy)。基于社交网络节点的度呈幂律分布以及节点的度与影响力强关联性,在极小部分高度数节点中搜索最大影响力种子节点,使搜索空间大幅度地减少,节约了大量的盲目搜索时间,并且不损失种子节点影响力。实验结果表明,在不同信息传播模型中,HD_Greedy算法得到的种子节点影响力与其它贪婪算法接近,但计算效率有了较大提高,尤其适合于在大规模社交网络中搜索最大影响力种子节点。
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