本文選題：社會網(wǎng)絡(luò)　切入點：影響力最大化　出處：《計算機研究與發(fā)展》2017年02期

【摘要】：基于時延約束的影響力最大化問題(influence maximization with time-delay constraint,IMTC)定義為在時延約束條件下,選取網(wǎng)絡(luò)中一部分初始用戶,使得影響力傳播過程結(jié)束后網(wǎng)絡(luò)中被成功影響的用戶數(shù)量最多.現(xiàn)有研究工作主要依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響力傳播模型,或改進(jìn)啟發(fā)式算法提高初始節(jié)點的選取質(zhì)量,影響力傳播過程中的時間延遲特性及時延約束條件往往被忽略.針對這點不足,基于時延約束的信用分布模型(credit distribution with time-delay constraint model,CDTC)綜合考慮見面概率和條件激活概率對信用分配進(jìn)行優(yōu)化定義,同時將相鄰節(jié)點之間不斷見面并激活對信用分配的阻礙作用映射到傳播增量路徑中,最后根據(jù)信用分布函數(shù),使用基于時延約束的貪心算法GA-TC,遞歸選取邊際收益最大的節(jié)點組成初始節(jié)點集合.實驗結(jié)果表明:在CDTC模型上使用GA-TC算法不僅能夠保證初始節(jié)點的選取質(zhì)量,而且具有更高的執(zhí)行效率及更好的行為執(zhí)行預(yù)測能力.
[Abstract]:The influence maximization with time-delay constraint (IMTC-based) is defined as the selection of some initial users in the network under the condition of delay constraints, which makes the number of successful users in the network after the end of the process of influence propagation is the largest.The existing research mainly optimizes the influence propagation model based on the network structure or improves the heuristic algorithm to improve the quality of the initial node selection. The time delay characteristics and delay constraints in the process of influence propagation are often ignored.In order to solve this problem, credit distribution with time-delay constraint model based on delay constraint is used to optimize credit allocation by considering the probability of meeting and conditional activation.At the same time, we map the function of blocking the credit distribution between the adjacent nodes to the path of propagation increment, finally, according to the credit distribution function,The greedy algorithm GA-TC based on delay constraint is used to recursively select the nodes with the largest marginal income to form the initial set of nodes.The experimental results show that using GA-TC algorithm in CDTC model can not only guarantee the quality of initial node selection, but also have higher execution efficiency and better performance prediction ability.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中南大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61379058,61272149,61379057,61350011)~~
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1719234