社会网络中基于主题的影响力最大化算法

被引：3

作者：

朱玉婷 ^{[1
]}

李雷 ^{[1
]}

施化吉 ^{[1
]}

周从华 ^{[1
]}

施磊磊 ^{[1
]}

徐慧 ^{[2
]}

机构：

[1] 江苏大学计算机科学与通信工程学院

[2] 大全集团

来源：

计算机应用研究 | 2016年 / 33卷 / 12期

关键词：

社会网络; 影响力最大化; 主题; 节点挖掘; 节点集;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.09 []; G206 [传播理论];

学科分类号：

080402 ; 050302 ;

摘要：

为了解决现有的影响力最大化研究没有充分考虑主题对影响力节点挖掘的影响而导致特定主题下节点集合的影响范围不大这一问题,提出了一种社会网络中基于主题的影响力最大化算法TIM。该算法首先根据主题敏感阈值对初始节点集进行预处理,剔除干扰节点,再在新的节点集合上分两个阶段进行节点挖掘。第一阶段挖掘主题权威性大的节点,第二阶段挖掘主题影响增量最大的节点,最后综合两个阶段的节点作为结果集并进行实验验证。实验结果表明,相比其他算法,TIM算法挖掘的节点集合在特定主题下的影响范围更大,时间复杂度更低。

引用

页码：3611 / 3614

页数：4

共 16 条

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