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一种基于k-核的社会网络影响最大化算法 被引量：56
1
作者 曹玖新 董丹 +3 位作者 徐顺 郑啸 刘波 罗军舟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期238-248,共11页
社会网络中影响最大化问题是指在特定传播模型下,获取一个指定大小的节点集合,使得该集合在网络中的聚合影响力最大.针对贪心算法运用于大规模社会网络时存在效率低下且不可扩展的问题,文中提出基于核数层次特征和影响半径的启发式算法... 社会网络中影响最大化问题是指在特定传播模型下,获取一个指定大小的节点集合,使得该集合在网络中的聚合影响力最大.针对贪心算法运用于大规模社会网络时存在效率低下且不可扩展的问题,文中提出基于核数层次特征和影响半径的启发式算法——核覆盖算法(Core Covering Algorithm,CCA).该算法首先引入k-核概念,基于k-核分解求出每个节点的核数,然后根据核数分布的层次性,引入节点的影响半径参数,最后综合核数和度数两个属性,找出影响力节点集合.文中在两个数据集和两种传播模型上进行了实验,结果表明:(1)在传播概率较大的独立级联模型(Independent Cascade Model,IC)下,CCA能取得比现有启发式算法更优的影响效果;(2)在三价(TRIVALENCY Model,TR)模型下,CCA的表现也同样优于其他启发式算法;(3)与其他启发式算法相比,CCA的运行时间更少. 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 独立级联模型 k-核 社会计算
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一种新型的社会网络影响最大化算法 被引量：44
2
作者 田家堂 王轶彤 冯小军 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1956-1965,共10页
社会网络中影响最大化问题是对于给定k值,寻找k个具有最大影响范围的节点集.这是一个优化问题并且是NP-完全的.Kemple和Kleinberg提出具有较好影响范围的贪心算法,但其时间复杂度很高,不能适用在大型社会网络中,并且不能保证最好的影响... 社会网络中影响最大化问题是对于给定k值,寻找k个具有最大影响范围的节点集.这是一个优化问题并且是NP-完全的.Kemple和Kleinberg提出具有较好影响范围的贪心算法,但其时间复杂度很高,不能适用在大型社会网络中,并且不能保证最好的影响范围.文中利用线性阈值模型的"影响力积累"特性,提出了一个该模型下影响最大化算法的框架,并在此框架基础上给出一个新的算法HPG.HPG综合考虑网络的结构特性和传播特性,首先启发式选择PI值最大的节点,然后寻找最具影响力的节点.实验结果显示HPG在最终影响范围和运行时间上都获得比贪心算法更好的效果. 展开更多
关键词 社会网络 贪心算法 影响最大化 带符号网络 信息传播
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竞争环境中基于主题偏好的利己信息影响力最大化算法 被引量：17
3
作者 曹玖新 闵绘宇 +2 位作者 王浩然 马卓 刘波 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1495-1510,共16页
社会计算领域的影响力传播问题一般仅研究单条信息的最大化传播,但在实际网络环境中,更多的是存在多条具有竞争关系的信息在网络中进行传播,且在传播过程中不同信息会相互影响.竞争环境中的影响力最大化问题即是为某一条竞争信息选择种... 社会计算领域的影响力传播问题一般仅研究单条信息的最大化传播,但在实际网络环境中,更多的是存在多条具有竞争关系的信息在网络中进行传播,且在传播过程中不同信息会相互影响.竞争环境中的影响力最大化问题即是为某一条竞争信息选择种子节点集合,使之最终影响的节点数目最多.该文针对多条相似信息的竞争传播问题,考虑传播的同步性,建立基于竞争的线性阈值扩展模型;基于用户交互的主题偏好计算不同类别信息下节点间的影响概率,并结合扩展的传播模型和信息扩散的特点,提出基于节点子图的影响力计算方法.以两条竞争信息传播为例,考虑利己信息对竞争信息传播策略的掌握情况,设计两种解决方案:(1)在已知竞争信息A的种子节点选择策略时,提出节点避让的利己信息影响最大化算法NA(Node Avoidance);(2)在未知竞争信息A的种子节点选择策略时,提出使用种子节点选择策略集为信息A选择种子集合,并提出策略无关的利己信息影响最大化算法I3SL(Independent Seed Selection Strategy of Leader).该文在新浪实证数据集上进行了对比实验,结果表明:(1)NA算法在竞争环境中能使利己信息传播范围最广,平均优于其他算法26.2%,且表现出较好的通用性和稳定性;(2)I3SL算法在未知竞争信息的选择策略时也能够保证利己信息的传播范围,平均优于其他算法18.23%;(3)该文所提两种算法在运行时间上较其他启发式算法表现较弱,但两种算法在运行时间和传播范围两方面均取得了较好的平衡。 展开更多
关键词 竞争环境 影响最大化 线性阈值模型 主题偏好 节点子图
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基于PageRank的社交网络影响最大化传播模型与算法研究 被引量：13
4
作者 宫秀文 张佩云 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第06A期136-140,共5页
社交网络中影响最大化问题是指找出最具有影响力的k个节点,使得最终社交网络中被影响的节点最多,信息传播范围最大。针对影响最大化问题,目前已存在一些基本传播模型,但是这些模型没有考虑网络中节点的相关性和重要性,而网络中节点的相... 社交网络中影响最大化问题是指找出最具有影响力的k个节点,使得最终社交网络中被影响的节点最多,信息传播范围最大。针对影响最大化问题,目前已存在一些基本传播模型,但是这些模型没有考虑网络中节点的相关性和重要性,而网络中节点的相关性和重要性是衡量其影响力的一个重要指标,因此,提出了一种基于网页排名算法的信息传播模型(PageRank-based Propagation Model,PRP),然后利用贪心算法来近似求解影响最大化问题。实验结果表明,基于PageRank的传播模型解决影响最大化问题的效果比传统的线性阈值模型、加权级联模型和独立级联模型的效果更好,影响力范围更大。 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 PAGERANK 信息传播模型与算法
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基于k-核过滤的社交网络影响最大化算法 被引量：11
5
作者 李阅志 祝园园 钟鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期464-470,共7页
针对现有社交网络影响最大化算法影响范围小和时间复杂度高的问题,提出一种基于独立级联模型的k-核过滤算法。首先,介绍了一种节点影响力排名不依赖于整个网络的现有影响力最大化算法;然后,通过预训练k,找到对现有算法具有最佳优化效果... 针对现有社交网络影响最大化算法影响范围小和时间复杂度高的问题,提出一种基于独立级联模型的k-核过滤算法。首先,介绍了一种节点影响力排名不依赖于整个网络的现有影响力最大化算法;然后,通过预训练k,找到对现有算法具有最佳优化效果且与选择种子数无关的k值;最后,通过计算图的k-核过滤不属于k-核子图的节点和边,在k-核子图上执行现有影响最大化算法,达到降低计算复杂度的目的。为验证k-核过滤算法对不同算法有不同的优化效果,在不同规模数据集上进行了实验。结果显示,应用k-核过滤算法后:与原PMIA算法相比,影响范围最多扩大13.89%,执行时间最多缩短8.34%;与原核覆盖算法(CCA)相比,影响范围没有太大差异,但执行时间最多缩短28.5%;与Out Degree算法相比,影响范围最多扩大21.81%,执行时间最多缩短26.96%;与Random算法相比,影响范围最多扩大71.99%,执行时间最多缩短24.21%。进一步提出了一种新的影响最大化算法GIMS,它比PMIA和IRIE的影响范围更大,执行时间保持在秒级别,而且GIMS算法的k-核过滤算法与原GIMS算法的影响范围和执行时间差异不大。实验结果表明,k-核过滤算法能够增大现有算法选择种子节点集合的影响范围,并且减少执行时间;GIMS算法具有更好的影响范围效果和执行效率,并且更加鲁棒。 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 k-核 独立级联模型 传播树
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基于节点混合阻塞力的影响阻塞最大化算法
6
作者 陈卫东 朱颖慧 钟昊 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期55-61,共7页
针对社交网络中影响阻塞最大化问题,在竞争独立级联模型下引入节点混合阻塞力的概念,提出一种贪心启发式求解算法.首先,借助节点影响概率的计算方法,给出度量节点阻塞能力和扩散能力的方法,分别刻画节点对负面信息和正面信息传播范围的... 针对社交网络中影响阻塞最大化问题,在竞争独立级联模型下引入节点混合阻塞力的概念,提出一种贪心启发式求解算法.首先,借助节点影响概率的计算方法,给出度量节点阻塞能力和扩散能力的方法,分别刻画节点对负面信息和正面信息传播范围的影响;然后,融合这两种能力计算出节点的混合阻塞力.算法在每轮迭代中优先选择混合阻塞力最大的节点作为传播正面信息的阻塞节点.在典型社交网络实例上的实验表明:与现有的算法相比,该算法所选出的阻塞节点对负面信息有着更好的阻塞效果. 展开更多
关键词 社交网络 竞争独立级联模型 权重级联模型 影响最大化 影响阻塞最大化
原文传递
基于信息偏好的影响最大化算法研究 被引量：7
7
作者 郭景峰 吕加国 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期533-541,共9页
实证研究表明,社会个体对于不同主题的信息有着不同的偏好,这对于社会网络中的信息传播过程起着非常重要的作用.影响最大化是社会网络信息传播领域中关于影响结点集挖掘的热点课题.它会从社会网络中寻找最具影响力的结点子集,以这些结... 实证研究表明,社会个体对于不同主题的信息有着不同的偏好,这对于社会网络中的信息传播过程起着非常重要的作用.影响最大化是社会网络信息传播领域中关于影响结点集挖掘的热点课题.它会从社会网络中寻找最具影响力的结点子集,以这些结点为目标进行影响传播时会获得最大的影响范围.以前关于影响最大化算法研究的大部分工作没有考虑社会个体的信息偏好,这大大降低了结果的准确性.为了提高影响最大化算法的效率和种子集的影响范围,提出一种基于信息偏好的2阶段启发式影响结点挖掘策略L_GAUP:第1阶段,基于网络中各结点对于信息主题的偏好程度,得到易感染结点网络;第2阶段,在易感染网络中,基于贪心策略进行影响结点的挖掘.实验中,在数据集douban上实现了L_GAUP,GAUP和CELF算法.实验结果表明,与基准算法GAUP相比,L_GAUP不仅在影响范围指标ISST和IS上有着更好的表现,在效率上也有大幅度的提高. 展开更多
关键词 信息主题 用户偏好 信息传播 影响最大化 社会网络
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基于时序关系的社交网络影响最大化算法研究 被引量：7
8
作者 陈晶 祁子怡 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期211-221,共11页
针对动态社交网络中节点存在的时序关系,提出了基于时序关系的社交网络影响最大化问题,即在时序社交网络上寻找k个节点使信息传播最大化。首先,通过改进度估计算法来计算节点间的传播概率;其次,针对静态社交网络的WCM传播模型无法适用... 针对动态社交网络中节点存在的时序关系,提出了基于时序关系的社交网络影响最大化问题,即在时序社交网络上寻找k个节点使信息传播最大化。首先,通过改进度估计算法来计算节点间的传播概率;其次,针对静态社交网络的WCM传播模型无法适用于时序社交网络的问题,提出了IWCM传播模型,并以此为基础提出了TIM算法,该算法分别利用时序启发阶段和时序贪心阶段,选择影响力估计值inf(u)最大的备选节点和影响力最大的种子节点;最后,通过实验验证了TIM算法的高效性和准确度。此外,所提算法结合了启发式算法和贪心算法的优点,将边际收益的计算范围由网络中所有节点缩减到了备选节点,在保证精度的前提下大大缩短了程序的运行时间。 展开更多
关键词 时序社交网络 影响最大化 信息传播模型 贪心算法 启发式算法
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基于最小点覆盖和反馈点集的社交网络影响最大化算法 被引量：7
9
作者 许宇光 潘惊治 谢惠扬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期795-802,共8页
社交网络中的影响最大化问题是指在特定的传播模型下,如何寻找k个最具影响力的节点使得在该模型下社交网络中被影响的节点最多,信息传播的范围最广。该问题是一个优化问题,并且已经被证明是NP-难的。考虑到图的最小点覆盖和反馈点集中... 社交网络中的影响最大化问题是指在特定的传播模型下,如何寻找k个最具影响力的节点使得在该模型下社交网络中被影响的节点最多,信息传播的范围最广。该问题是一个优化问题,并且已经被证明是NP-难的。考虑到图的最小点覆盖和反馈点集中的顶点对图的连通性影响较大,该文提出一种基于最小点覆盖和反馈点集的社交网络影响最大化算法(Minimum Vertex Covering and Feedback Vertex Set,MVCFVS),并给出了具体的仿真实验和分析。实验结果表明,与最新的算法比较,该算法得到的节点集在多种模型下都具有优异的传播效果,例如在独立级联模型和加权级联模型中超过当前最好的算法,并且还具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 传播模型 最小点覆盖 反馈点集
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中国人口高质量发展战略研究
10
作者 无 《中国经济报告》 2024年第2期52-62,共11页
习近平总书记多次强调,人口问题始终是我国面临的全局性、长期性、战略性问题。人口发展是关系中华民族伟大复兴的大事,必须全面认识、正确看待中国人口发展新形势,认识、适应、引领人口发展新常态。面对中国人口总量和结构的重大变化,... 习近平总书记多次强调,人口问题始终是我国面临的全局性、长期性、战略性问题。人口发展是关系中华民族伟大复兴的大事,必须全面认识、正确看待中国人口发展新形势,认识、适应、引领人口发展新常态。面对中国人口总量和结构的重大变化,建议实施五方面战略举措,突出数量挖潜与素质提升结合、技术进步与制度创新结合、布局优化与资源环境持续改善结合,创造条件使人口变化的负面影响最小化、正面影响最大化、不确定影响尽可能转化为正面影响,以全面推进人口高质量发展支撑中国式现代化。 展开更多
关键词 战略性问题 发展战略研究 素质提升 中国式现代化 持续改善 布局优化 影响最大化 正面影响
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学科交叉背景下的信息资源管理理论构建及其影响最大化研究 被引量：2
11
作者 王奕 《四川图书馆学报》 2023年第5期31-38,共8页
文章为信息资源管理学科的理论构建探索新的研究方式和检验其影响最大化的途径。通过列举信息资源管理学科的内部交叉、外部交叉现象,站在学科交叉点上分析理论构建三种研究模式在信息资源管理学科理论构建中的运用,引入“影响轮”模型... 文章为信息资源管理学科的理论构建探索新的研究方式和检验其影响最大化的途径。通过列举信息资源管理学科的内部交叉、外部交叉现象,站在学科交叉点上分析理论构建三种研究模式在信息资源管理学科理论构建中的运用,引入“影响轮”模型,从理论、领域、学科、研究者、外部相关者和话语体系六个方面,讨论其与信息资源管理学科理论构建的相互影响。根据三种研究模式运用优化原理和“影响轮”的交互作用,提出努力追求信息资源管理学科理论构建影响最大化的建设性意见。 展开更多
关键词 学科交叉 信息资源管理 理论构建 研究模式 影响最大化 影响轮
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基于投票机制的社交网络影响力节点集识别算法
12
作者 赵欢 徐桂琼 《数据分析与知识发现》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期107-118,共12页
【目的】为了降低社交网络中种子节点之间的影响重叠程度,提出基于投票机制的社交网络影响力节点集识别算法KSEVoteRank。【方法】综合考虑节点重要性和邻域信息,定义节点投票能力,设计投票分配策略,同时引入衰减因子折扣邻居的投票能力... 【目的】为了降低社交网络中种子节点之间的影响重叠程度,提出基于投票机制的社交网络影响力节点集识别算法KSEVoteRank。【方法】综合考虑节点重要性和邻域信息,定义节点投票能力,设计投票分配策略,同时引入衰减因子折扣邻居的投票能力,最后基于投票得分迭代选出高影响力节点。【结果】实验结果表明,在大型社交网络Ca-AstroPh数据集中KSEVoteRank算法选出的影响力节点集的影响重叠程度比VoteRank算法降低约21%。【局限】在重复投票过程中,设置邻居的投票分配策略不变,可能导致一些误差。【结论】基于投票机制的KSEVoteRank算法能够分散性选取高影响力节点,实现较大范围的影响传播。 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 投票机制 衰减因子
原文传递
基于启发式和贪心策略的社交网络影响最大化算法 被引量：6
13
作者 曹玖新 闵绘宇 +1 位作者 徐顺 刘波 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期950-956,共7页
为解决传统影响力最大化算法在影响范围和运行时间上存在的不平衡问题,提出了一种综合启发式和贪心算法的社交网络影响力最大化算法(MHG).该算法综合考虑了贪心算法和启发式算法的优势,将种子节点的选择分为2个阶段,即通过启发式算法选... 为解决传统影响力最大化算法在影响范围和运行时间上存在的不平衡问题,提出了一种综合启发式和贪心算法的社交网络影响力最大化算法(MHG).该算法综合考虑了贪心算法和启发式算法的优势,将种子节点的选择分为2个阶段,即通过启发式算法选出候选种子节点集和使用贪心算法从候选种子节点集中筛选出种子节点集合.结果表明,与现有的启发式算法相比,MHG算法在影响范围上具有显著优势,且接近贪心算法,但其运行时间明显少于贪心算法,因而在效果和时间2个方面取得了较好的平衡.在真实数据集及不同传播模型下,MHG算法均表现出稳定的影响范围,体现了该算法在大规模社会网络处理中的可扩展性. 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 贪心算法 启发式算法 传播模型
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成本控制下的快速影响最大化算法 被引量：5
14
作者 刘院英 郭景峰 +1 位作者 魏立东 胡心专 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期367-372,共6页
针对成本控制下影响最大化时间复杂度高的问题,提出一种快速的最大化算法BCIM。首先提出对初始节点进行多次传播的传播模型;其次选择高影响力节点作为备用种子,并基于近距离影响减少计算节点影响范围的工作量;最后利用动态规划方法在每... 针对成本控制下影响最大化时间复杂度高的问题,提出一种快速的最大化算法BCIM。首先提出对初始节点进行多次传播的传播模型;其次选择高影响力节点作为备用种子,并基于近距离影响减少计算节点影响范围的工作量;最后利用动态规划方法在每组备用种子中最多选择一个种子。仿真实验表明,与随机算法Random、每轮取影响力增量最大的节点的贪心算法Greedy_MII、每轮取影响力增量与成本比值最大的节点的贪心算法Greedy_MICR相比,在影响范围上,BICM接近或优于Greedy_MICR及Greedy_MII,远次于Random;在种子集合的质量上,BCIM、Greedy_MICR、Greedy_MII三者差距较小,但都远远好于Random;在运行时间上,BCIM是Random的几倍,而两个贪心算法都是BCIM的几百倍。BCIM算法能在较短时间内找到更有效的种子集合。 展开更多
关键词 影响最大化 在线社会网络 成本控制 动态规划 多次传播模型
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社会网中基于主题兴趣的影响最大化算法 被引量：4
15
作者 刘勇 谢胜男 +2 位作者 仲志伟 李金宝 任倩倩 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2406-2418,共13页
影响最大化问题是在社交网中寻找对传播项最具影响力的种集,使得传播项的传播范围最大.目前的研究只考虑了传播项上主题的分布,而忽略了用户本身的兴趣分布.在传播项的主题分布和用户的兴趣分布都被考虑的条件下,研究如何选取最具影响... 影响最大化问题是在社交网中寻找对传播项最具影响力的种集,使得传播项的传播范围最大.目前的研究只考虑了传播项上主题的分布,而忽略了用户本身的兴趣分布.在传播项的主题分布和用户的兴趣分布都被考虑的条件下,研究如何选取最具影响力的种集.首先提出了基于主题兴趣的独立级联传播模型TI-IC,并利用期望最大化算法求学习TI-IC模型参数;然后在TI-IC模型基础上提出了基于主题兴趣的影响最大化问题TIIM,并提出了求解TIIM问题的启发式算法ACG-TIIM.ACG-TIIM首先构造以每个用户为根的可达路径树,快速粗略预估每个用户的影响范围;然后根据预估的影响范围排序所有结点并选择少量结点作为候选种子;最后使用带有EFLF优化的贪心算法从候选种子中选择最具影响力的种集.多个真实数据集上的实验结果表明:在描述传播规律和预测传播结果方面,TI-IC模型优于经典的IC模型和TIC模型.ACG-TIIM算法可以有效并高效地求解基于主题兴趣的影响最大化问题. 展开更多
关键词 社会网 影响最大化 主题分布 传播模型 期望最大化
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基于合并影响概率的社交网络影响最大化算法 被引量：4
16
作者 周飞 高茂庭 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期188-193,200,共7页
针对大型社交网络影响最大化算法时间复杂度较高,并且节点影响覆盖率较低的问题,提出一种新的影响力最大化算法。采用PageRank算法选择影响力较高的节点作为备用种子,通过统计备用种子对潜在可激活节点的激活轮次和激活次数来计算其合... 针对大型社交网络影响最大化算法时间复杂度较高,并且节点影响覆盖率较低的问题,提出一种新的影响力最大化算法。采用PageRank算法选择影响力较高的节点作为备用种子,通过统计备用种子对潜在可激活节点的激活轮次和激活次数来计算其合并影响概率,并采用遗传算法从中选择合并影响概率最大的k个结果作为种子节点。仿真结果表明,与Degree Discount、PageRank等算法相比,该算法能获得较好的节点选取效果。 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 合并影响概率 遗传算法 独立级联模型
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社交网络中多渠道影响最大化方法 被引量：4
17
作者 李小康 张茜 +1 位作者 孙昊 孙广中 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1709-1718,共10页
社交网络因为其流行性,近些年得到学术界的广泛关注,社交网络影响最大化是社交网络领域中最流行的问题之一.经典的影响最大化问题是从网络中选取k个初始用户,作为种子用户,让其在网络中传播影响,使得最终受影响的用户数最大化.以往的绝... 社交网络因为其流行性,近些年得到学术界的广泛关注,社交网络影响最大化是社交网络领域中最流行的问题之一.经典的影响最大化问题是从网络中选取k个初始用户,作为种子用户,让其在网络中传播影响,使得最终受影响的用户数最大化.以往的绝大部分工作针对于单个网络的传播,真实情况下信息是借助多个网络传播的.考虑到信息在多个网络中的传播,提出社交网络中多渠道影响最大化问题,从多个网络中选取k个种子用户,让其同时在多个网络中传播影响,使最终受种子用户影响的用户量最大化.将该问题规约为社交网络影响最大化问题,证明其在独立级联模型下是NP难的.根据问题的特性,提出3种有效的近似解决方法,并在4个真实的社交网络数据中进行实验.实验表明3种的方法能够有效地解决多渠道下的影响力最大化问题. 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 多渠道 NP难 近似方法
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基于树核度的社交网络影响最大化问题 被引量：4
18
作者 朱恩强 吴艳蕾 +1 位作者 许宇光 牛云云 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期161-168,共8页
社交网络中的影响最大化问题是指对于给定的k值,寻找k个在特定传播模型下能够使得传播范围达到最大的节点.此问题在常用的几种传播模型中都是NP-难的.目前虽然已经有很多近似求解的算法,但如何在较低的算法时间复杂度下,保证较大的传播... 社交网络中的影响最大化问题是指对于给定的k值,寻找k个在特定传播模型下能够使得传播范围达到最大的节点.此问题在常用的几种传播模型中都是NP-难的.目前虽然已经有很多近似求解的算法,但如何在较低的算法时间复杂度下,保证较大的传播范围仍然是求解该问题的一个挑战.为此,本文提出了一种新颖的基于图的树核度理论的方法来求解社交网络影响最大化问题,并相应地给出了一个多项式时间的算法.所提算法综合考虑了网络的结构特征和传播特征.另外,我们将该算法与传统的随机、度以及贪心算法进行了比较.实验结果表明,所提算法可以较快地找到能够使得传播范围较大的节点集合. 展开更多
关键词 树核度 树核 社会网络 算法 影响最大化 传播模型
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基于演化深度强化学习的符号网络影响最大化研究
19
作者 马里佳 洪华平 +2 位作者 林秋镇 李坚强 公茂果 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期5084-5112,共29页
近年来,随着互联网信息传播以及新型冠状病毒COVID-19传播链阻断等重大应用问题的出现,社会网络影响最大化问题的研究受到了科学界广泛关注.影响最大化问题旨在根据特定应用问题的传播模型,识别出最优影响种子节点集,最大化其信息传播影... 近年来,随着互联网信息传播以及新型冠状病毒COVID-19传播链阻断等重大应用问题的出现,社会网络影响最大化问题的研究受到了科学界广泛关注.影响最大化问题旨在根据特定应用问题的传播模型,识别出最优影响种子节点集,最大化其信息传播影响.现有影响最大化算法主要针对单连接影响传播模型,将影响最大化问题模拟为离散的影响力种子节点组合选取优化问题.然而,这些算法具有较高的计算时间复杂度,且无法解决具有大规模冲突关系的符号网络影响最大化问题.针对上述问题,首先,构建适用于符号网络的正负影响传播模型以及影响最大化优化模型.其次,通过引入由神经网络构成的deep Q network来选取种子节点集,将离散的种子节点组合选取问题转化为更易优化的网络权重连续优化问题.最后,提出基于演化深度强化学习的符号网络影响最大化算法SEDRL-IM.该算法将演化算法的个体视作策略,结合演化算法的无梯度全局搜索以及强化学习的局部搜索特性,实现对deep Q network权重优化问题解的有效搜索,从而找到最优影响种子节点集.在基准符号网络以及真实社交网络数据集上的大量实验结果表明,所提算法在影响传播范围与求解效率上都优于经典的基准算法. 展开更多
关键词 符号网络 影响最大化 演化算法 深度强化学习
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面向目标市场的信息最大覆盖算法 被引量：3
20
作者 张伯雷 钱柱中 +1 位作者 王钦辉 陆桑璐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期894-904,共11页
当一个企业或商家需要投放广告时,往往会先通过历史数据、个人兴趣等挖掘出可能购买自己产品的用户,即目标市场(Target Market),然后将广告信息通过电视、报纸等公共媒体的形式传递给这些目标用户,希望有更多的目标用户接受信息.然而调... 当一个企业或商家需要投放广告时,往往会先通过历史数据、个人兴趣等挖掘出可能购买自己产品的用户,即目标市场(Target Market),然后将广告信息通过电视、报纸等公共媒体的形式传递给这些目标用户,希望有更多的目标用户接受信息.然而调查显示,相比于传统大众媒体,人们更倾向于从自己认识的人那里去获取信息,因此文中考虑利用社会影响力的方式去传播广告:在社会网络中说服有限数目的初始用户,并让他们向熟识的人传播信息,期望信息可以通过级联传播覆盖尽可能多的目标用户.由于以往的信息覆盖最大化的工作集中于对全局网络的考虑,因此会忽略目标节点和全局网络之间的联系.通过数据观察可以发现,目标用户往往会由于同质性等原因而聚集在一起,因此文中提出基于聚类的KCC算法,算法通过对用户进行聚类分析,找出每个聚类的代表性用户,使得这些代表性节点可以影响尽可能多的目标用户,同时避免他们之间对信息覆盖的重叠.在不同的真实的数据集的实验显示KCC可以在大多数情况下取得优于其它常用算法的性能,尤其当种子节点数增多时,KCC可以更多地避免节点之间信息覆盖的重叠,从而取得更好的效果;同时,KCC只需要很短的运行时间,具有良好的可扩展性. 展开更多
关键词 社会网络 目标营销 信息传播 影响最大化 社会计算
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