融合级联活跃转发者的社交网络影响最大化方法
Integrating active information forwarder of cascade for influence maximization
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
2. 长春理工大学 计算机科学与技术学院, 长春 130000
摘要
已有的社交网络影响最大化研究大多基于网络图结构,没有利用级联数据蕴涵的信息,不能有效捕捉用户间的真实影响。针对此问题,基于级联数据提出融合级联活跃转发者的影响最大化方法。该方法首先设计融合活跃转发者的嵌入式神经网络模型,通过级联转发记录有监督地训练获取用户特征向量,然后根据信息可达对象数量和扩散概率计算融合活跃转发者的用户影响力,最后基于贪婪策略选择种子集。在三种大规模数据集上同四种具有代表性的方法进行对比,实验结果表明,在信息真实扩散范围方面,提出方法更具有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61662028)
江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ170518)
江西理工大学研究生创新计划资助项目(XY2021-S091)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0186
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3252-3257
文章编号: 1001-3695(2022)11-007-3252-06
发布历史
[2022-06-24] 优先出版
[2022-11-05] 印刷出版
引用本文
杨书新, 林仁耀, 许景峰, 等. 融合级联活跃转发者的社交网络影响最大化方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (11): 3252-3257. (Yang Shuxin, Lin Renyao, Xu Jingfeng, et al. Integrating active information forwarder of cascade for influence maximization [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (11): 3252-3257. )
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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