在社交网络中,识别有影响力的关键节点对于调控网络至关重要,是网络科学最前沿热点的研究内容。然而,现有方法大多基于局部特征进行求解,缺乏对网络整体结构的建模。为有效地解决这个问题,针对社交网络关键节点检测积极效应问题KPP-POS ...在社交网络中,识别有影响力的关键节点对于调控网络至关重要,是网络科学最前沿热点的研究内容。然而,现有方法大多基于局部特征进行求解,缺乏对网络整体结构的建模。为有效地解决这个问题,针对社交网络关键节点检测积极效应问题KPP-POS (key player problem positive),在KPP-POS的检测指标D_R的基础上,建立关键节点积极效应模型的0-1整数线性规划模型(0-1 integer linear programming key players problem positive effects model, IP-KPP-POS),进而提出一种计算复杂度较低且精确度较高的局部搜索启发式算法。最后通过多种人造网络和真实网络的实验分析,验证IP-KPP-POS模型在解决社交网络关键节点检测积极效应问题上的正确性和有效性。展开更多
文摘在社交网络中,识别有影响力的关键节点对于调控网络至关重要,是网络科学最前沿热点的研究内容。然而,现有方法大多基于局部特征进行求解,缺乏对网络整体结构的建模。为有效地解决这个问题,针对社交网络关键节点检测积极效应问题KPP-POS (key player problem positive),在KPP-POS的检测指标D_R的基础上,建立关键节点积极效应模型的0-1整数线性规划模型(0-1 integer linear programming key players problem positive effects model, IP-KPP-POS),进而提出一种计算复杂度较低且精确度较高的局部搜索启发式算法。最后通过多种人造网络和真实网络的实验分析,验证IP-KPP-POS模型在解决社交网络关键节点检测积极效应问题上的正确性和有效性。
