数学论文_基于反向影响采样的积极影响力最大化 - 传播力研究杂志社投稿

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数学论文_基于反向影响采样的积极影响力最大化

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文章摘要:影响力最大化问题现有的工作主要集中在无符号网络上，忽略了个体之间存在的敌对关系。针对符号网络中的积极影响力最大化问题，在极性相关的独立级联模型（IC-P）上提出了一种符号网络中基于反向影响采样的积极影响力最大化算法（RIS-S）。首先，该算法在生成反向可达集阶段考虑了节点的极性关系，以适用于符号网络。其次，为了提高了反向可达集的有效性，限制了采样的遍历深度。最后，在三个真实的社交网络数据集中比较了RIS-S算法的性能，以验证算法的有效性。实验结果表明，RIS-S算法所选的种子更加精确，能获得更高的积极影响力范围，并且运行时间比同类型算法IMM更短，可以认为RIS-S算法能够解决符号网络中的积极影响力最大化问题。

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论文分类号:O157.5