基于社交網(wǎng)絡(luò)弱連接屬性的影響力最大化算法
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首先研究了目前影響力最大化問(wèn)題的解決方案,并總結(jié)了這些解決方案的優(yōu)缺點(diǎn).對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中弱連接的研究之后發(fā)現(xiàn),弱連接可以有效地打通社交網(wǎng)絡(luò)中不同社團(tuán)之間的信息壁壘,使得信息在不同社區(qū)間流通.利用弱連接的這一作用,同時(shí)基于貪心思想提出BWTG(base-on weak tie greedy)算法來(lái)解決影響力最大化問(wèn)題,并根據(jù)解空間的不同,把BWTG算法分為BCWTG(base-on complete weak tie greedy)和BNCWTG(base-on not complete weak tie greedy)兩種算法,影響力最大化問(wèn)題的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)有兩種:時(shí)間復(fù)雜度和最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù),但考慮到實(shí)際情況,定義了ANNl(actived nodes/node influence)這一新的評(píng)價(jià)指標(biāo),用于衡量回報(bào)與付出之比.為了驗(yàn)證BCWTG和BNCWTG算法的性能在不同類型、不同規(guī)模的真實(shí)數(shù)據(jù)集中對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在時(shí)間復(fù)雜度、最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù)和ANNI這3個(gè)方面與經(jīng)典的Greedy算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BCWTG算法和BNCWTG算法在運(yùn)算時(shí)間和ANNI方面有所提高,最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù)方面卻弱于Greedy箅法,但當(dāng)滿足一定條件時(shí),BCWTG和BNCWTG算法在最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù)方面也能接近Greedy算法.
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