基于獨立級聯(lián)模型的最大影響路徑算法
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個性化影響最大化問題是近年來社交網(wǎng)絡影響最大化問題研究領域一個較新的分支,其現(xiàn)有解決方案普遍建立在網(wǎng)絡邊影響傳播強度一致的假設下,該假設對于真實社交網(wǎng)絡缺乏普遍適用性。為此基于獨立級聯(lián)模型,提出最大影響路徑算法( MIPA)。該算法通過三個階段來求解個性化影響最大化問題,首先將邊影響強度作對數(shù)轉換以獲得最大影響路徑,從而計算網(wǎng)絡節(jié)點對目標節(jié)點的鄰居節(jié)點的影響;然后利用多條經(jīng)過目標節(jié)點鄰居的最大影響路徑聯(lián)合計算目標節(jié)點受到的影響強度;最后選擇Top-k節(jié)點作為種子節(jié)點,從而擺脫邊影響強度的一致性約束,獲取高質(zhì)量的種子集。在不同的真實社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集上進行的對比實驗驗證了算法的有效性。
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