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基于社区结构的影响力最大化算法
郭进时 汤红波 吴凯 杨森
计算机应用
2013, 33 (09):
2436-2439.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2436
现有的社会网络影响力算法及模型的较高的时间复杂度已不适用于网络规模不断壮大的社会网络服务。针对上述问题,提出了一种基于网络社区结构的影响力最大化算法。首先评估各个社区中节点的影响力,挖掘其核心节点成员;继而在核心节点集和连接社区间的弱纽带节点中选取若干具有影响潜力的初始节点集,使其以最小的代价让信息在网络中得到最广泛的传播。实验结果表明:该算法不仅大大降低了时间复杂度,还获得了接近贪心算法的影响范围,影响覆盖率达到了90%以上。
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