基于MRLT模型多关系社交网络影响力最大化研究

Influence maximization based on MRLT model in multi-relationships social network
赵玉芳
孙更新
宾晟
青岛大学 数据科学与软件工程学院, 山东 青岛 266071

摘要

社交网络影响力最大化问题是基于特定的传播模型,在网络中寻找一组初始传播节点集合,通过其产生最终传播影响范围最大的一种最优化问题。已有的相关研究大多只是针对单关系社交网络,即在社交网络中只存在一种关系,但在现实中,社交网络的用户之间往往存在着多种关系,并且这多种关系共同影响着网络信息传播及其最终影响范围。在线性阈值模型的基础上,结合网络节点间存在的多种关系,提出MRLT传播模型来建模节点间的影响力传播过程,在此基础上提出基于反向可达集的MR-RRset算法,解决了传统影响力最大化问题研究过程中由于使用贪心算法所导致的计算性能较低的问题。最后通过在真实数据集上的实验对比,表明所提方法具有更好的影响力传播范围及较大的计算性能提升。

基金项目

国家教育部人文社会科学研究青年项目(15YJC860001)
山东省自然基金面上项目(ZR2017MG011)
山东省社会科学规划项目(17CHLJ16)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0162
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2679-2683
文章编号: 1001-3695(2020)09-023-2679-05

发布历史

[2020-09-05] 印刷出版

引用本文

赵玉芳, 孙更新, 宾晟. 基于MRLT模型多关系社交网络影响力最大化研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2679-2683. (Zhao Yufang, Sun Gengxin, Bin Sheng. Influence maximization based on MRLT model in multi-relationships social network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2679-2683. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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