基于社交網(wǎng)絡(luò)弱連接屬性的影響力最大化算法
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首先研究了目前影響力最大化問題的解決方案，并總結(jié)了這些解決方案的優(yōu)缺點(diǎn)．對社交網(wǎng)絡(luò)中弱連接的研究之后發(fā)現(xiàn)，弱連接可以有效地打通社交網(wǎng)絡(luò)中不同社團(tuán)之間的信息壁壘，使得信息在不同社區(qū)間流通．利用弱連接的這一作用，同時(shí)基于貪心思想提出BWTG（base-on weak tie greedy）算法來解決影響力最大化問題，并根據(jù)解空間的不同，把BWTG算法分為BCWTG（base-on complete weak tie greedy）和BNCWTG（base-on not complete weak tie greedy）兩種算法，影響力最大化問題的傳統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)有兩種：時(shí)間復(fù)雜度和最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù)，但考慮到實(shí)際情況，定義了ANNl（actived nodes/node influence）這一新的評價(jià)指標(biāo)，用于衡量回報(bào)與付出之比．為了驗(yàn)證BCWTG和BNCWTG算法的性能在不同類型、不同規(guī)模的真實(shí)數(shù)據(jù)集中對算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在時(shí)間復(fù)雜度、最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù)和ANNI這3個(gè)方面與經(jīng)典的Greedy算法進(jìn)行對比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BCWTG算法和BNCWTG算法在運(yùn)算時(shí)間和ANNI方面有所提高，最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù)方面卻弱于Greedy箅法，但當(dāng)滿足一定條件時(shí)，BCWTG和BNCWTG算法在最終激活節(jié)點(diǎn)數(shù)方面也能接近Greedy算法．
非常好我支持^.^
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