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广大时序图影响力最大化的解法研究

吴安彪   袁野   乔百友   王一舒   马玉亮   王国仁  
【摘要】:影响力最大化问题在社交网络中有着广大的永利赌场,普通地可以将社交网络抽象为病态图,影响力最大化问题是指在图中找到k个最有说服力的极端,有效信息产业化传播.前不久对此问题的研讨重点基于静态图,但是在实际中一些特定网络不可简单地把抽象为病态图,如社交网络及路网中节点间只在一些特定时间存在联系,即节点间的关联是具有时序性的.之所以,本文研究了时序图影响力最大化问题,即在时序图上寻找k个极点使得信息在一定的时间段内无传播.传播模型的取舍和重点间传播概率的算计是诱惑力最大化问题的基本功,出于基于静态图的IC(Independent Cascade model)传播模型无法永利赌场于时序图,之所以本文首先对IC模型进行改进,并提出了ICT(Independent Cascade model on Temporal graph)传播模型,使信息可以通过ICT传播模型在时序图上开展传播.今后通过改进PageRank书法来开展计算节点间的扩散概率.下一场在此基础上将时序图影响力最大化问题分为两步来开展实现.着重地首先研究时序图节点影响力的算计,并提出了用来计算节点影响力的SIC(Single Node Influence Computation)书法,下一场通过对时序图中节点联系时序性这一特性的研讨提出了一种改进算法ISIC(Improved SIC).老二步是在重大地结果的基础上来寻找k个米粒节点,老大提出了一种基本的工序图影响力最大化算法BIMT(Basic Method for IMTG).但BIMT难以高效解决大规模时序图影响力最大化问题,之所以通过优化节点边际效应的算计时间,谈起了长足的AIMT(Advanced Method for IMTG)书法,下一场通过避免某些节点边际效应的陈年老辞计算,对AIMT书法进行改进,因而提出了IMIT(Improved Method for IMTG)书法.末了通过大量实验验证了AIMT和IMIT两种书法高效性和扩展性,对比于BIMT书法,AIMT和IMIT可以更加便捷地解决大规模时序图影响力最大化问题.

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