本文選題：社交網(wǎng)絡(luò) + 貪心算法�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有解決影響最大化問(wèn)題的方法局限性,考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)深層次結(jié)構(gòu)對(duì)影響擴(kuò)散的作用,基于中心啟發(fā)式的思想,提出一種基于中心性加權(quán)鏈接強(qiáng)度的混合算法�；诰�性閾值模型計(jì)算節(jié)點(diǎn)的潛在影響力,啟發(fā)式選擇周邊影響力之和大于本身潛在影響力的節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行激活,運(yùn)用貪心算法選取具有最大影響增量的節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該混合算法具有較好的激活范圍以及較高精度的選擇性。
[Abstract]:In view of the limitations of existing methods to solve the problem of maximizing influence, a hybrid algorithm based on centrality weighted link strength based on central heuristic is proposed, based on the idea of central heuristic, based on the idea of central heuristic, to calculate the potential influence of nodes based on the linear threshold model. The node which is larger than its potential influence is activated as the seed node and uses the greedy algorithm to select the node expansion with the maximum impact increment. The experimental results show that the hybrid algorithm has a better activation range and a higher precision.

【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：鄭州大學(xué)新媒體公共傳播學(xué)科招標(biāo)課題階段性成果基金項(xiàng)目(XMTGGCBJSZ05) 河南省科技攻關(guān)基金項(xiàng)目(144300510007) 鄭州市科技攻關(guān)計(jì)劃基金項(xiàng)目(141PPTGG368)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 杜p，

本文編號(hào)：1844308