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一種面向團體的影響最大化方法

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   影響最大化旨在從給定的社會網絡中尋找出一組影響力最大的子集.現有工作大都在假設實體點(個人或博客等)影響關系已知的情況下,關注于分析單個實體點的影響力.然而在一些實際場景中,人們往往更關注區域或人群等這類團體的組合影響力,如戶外廣告、電視營銷、疫情防控等.研究了影響力團體的選擇問題:(1)基于團體的關聯發現,建立了團體傳播模型GIC(group independent cascade);(2)根據GIC模型,給出了貪心算法CGIM(cascade group influence maximization),搜索最具影響力的top-k團組合,在人工數據和真實數據上,實驗驗證了該方法的效果和效率.

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