影響最大化問題是社會影響分析中的一個重點研究內容。具體問題是如何從社交網絡圖中尋找k個初始節(jié)點開始傳播信息,使得信息的最終傳播范圍最廣。由于影響最大化可以應用于許多的現(xiàn)實應用中,在過去幾年里,該問題引起研究者的廣泛關注。概述影響最大化問題使用的幾種公認的傳播模型,其描述信息的傳播過程;接著介紹影響最大化問題的幾種常用解決算法:基于貪心算法的算法、基于啟發(fā)式的算法、基于反向影響采樣的算法;最后簡要概述該問題所面臨的難點和未來的研究方向。 

【文章來源】：現(xiàn)代計算機. 2020,(15)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 社交網絡上的信息傳播
    1.1信息傳播
    1.2社交網絡中信息傳播的特點
        (1）信息發(fā)布者
        (2）信息內容
        (3）信息接收者
2 傳播模型
    2.1獨立級聯(lián)模型（Independent Cascade Model,IC)
    2.1線性閾值模型（Linear Threshold Model,LT)
    2.3觸發(fā)模型（Triggering Model,TR)
    2.4其他模型
3 影響最大化問題
    3.1基于貪心算法的算法
    3.2基于啟發(fā)式的算法
    3.3基于反向影響采樣的算法
    3.4上下文感知影響最大化
4 結語



本文編號：3621645