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社交网络中对立影响最大化算法
杨书新, 梁文, 朱凯丽
计算机应用
2020, 40 (7):
1944-1949.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091695
已有社交网络影响力传播的研究工作主要关注单源信息传播情形，较少考虑对立的传播形式。针对对立影响最大化问题，扩展热量传播模型为多源热量传播模型，并提出一种预选式贪心近似（PSGA）算法。为验证算法有效性，选取7种具有代表性的种子挖掘方法，以对立影响最大化传播收益、算法运行时间及种子的富集程度为评价指标，在不同种类社会网络数据集上开展实验。结果表明，PSGA算法所选的种子传播能力更强，且密集程度低、表现稳定，在传播初期占据优势，可以认为PSGA算法能够解决对立影响最大化问题。
参考文献 |
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