本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中基于信息詞頻和節(jié)點相似度的影響最大化算法　出處：《小型微型計算機系統(tǒng)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：深入挖掘社交網(wǎng)絡(luò)中傳播力較強的個體,并利用其進行產(chǎn)品營銷往往會達到事半功倍的效果,影響最大化問題就是在特定社交網(wǎng)絡(luò)中尋找影響力較大的個體.為了更加準確的評估影響力,本文不僅從節(jié)點相似度方面進行改進,而且從信息內(nèi)容本身出發(fā),基于信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播,結(jié)合信息詞頻等信息自身特點來刻畫節(jié)點的影響力,提出了基于信息詞頻和節(jié)點相似度的影響最大化算法(IMFS,Influence Maximization algorithm based on term Frequency and node Similarity).隨后,在真實的社交網(wǎng)絡(luò)中對該算法進行了實驗,并與傳統(tǒng)的影響最大化算法對比,實驗結(jié)果表明由IMFS得到的集合的影響范圍大于其他啟發(fā)式算法的結(jié)果,同時算法的運行速度也有相應的提高,說明了本文提出的算法是解決影響最大化問題的有效算法.
[Abstract]:In order to get more accurate assessment influence , this paper not only improves the degree of node similarity , but also proposes the influence maximization algorithm based on information word frequency and node similarity ( IMFS , Influence Maximization algorithm based on term frequency and node frequency ) . Then , in the real social network , the algorithm is tested , and compared with the traditional influence maximization algorithm , the experimental results show that the influence range of the set obtained by IMFS is larger than that of other heuristic algorithms , and the operating speed of the algorithm is improved correspondingly . The algorithm proposed in this paper is an effective algorithm to solve the problem of maximizing the influence .

【作者單位】： 華東師范大學計算機科學技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學基金項目(61502170)資助
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： 1概述社交網(wǎng)絡(luò)是指社會中個體與個體之間通過特定關(guān)系,如朋友關(guān)系、論文作者間文章引用關(guān)系等形成的復雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,這種復雜的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系成為信息傳播和擴散的載體,對信息的傳播有非常重要的影響,也為“病毒式營銷”提供了途徑.在社交網(wǎng)絡(luò)中,信息所能影響的范圍是指轉(zhuǎn)發(fā)這條信息

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5 杜p，

本文編號：1426649