Influence maximization based on MRLT model in multi-relationships social network

Influence maximization based on MRLT model in multi-relationships social network
Zhao Yufang
Sun Gengxin
Bin Sheng
College of Data Science & Software Engineering, Qingdao University, Qingdao Shandong 266071, China

摘要

Influence maximization of social network is an optimization problem of finding a set of initial propagation nodes in the network such that the influence range invoked by these nodes is maximized. Most of the existing works have focused on single relation social networks, namely, there is only one relationship in social networks, but in reality, there are a variety of relationships between users of social networks, and these relationships affect the propagation of network information and the influence scope. This paper proposed the MRLT information propagation model, which based on the linear threshold model, combined with the various relationships existing between network nodes, and modeled the influence between nodes. And it proposed the MR-RRset algorithm based on reverse reachable set to solve the problem of low computational performance caused by greedy algorithm in the process of traditional influence maximization research. Finally, the experimental comparison on real data sets demonstrates that the proposed method has better influence propagation range and larger performance improvement.

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》 Printed Article, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 2679-2683
文章编号: 1001-3695(2020)09-023-2679-05

发布历史

[2020-09-05] Printed Article

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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