本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中基于信息詞頻和節(jié)點(diǎn)相似度的影響最大化算法　出處：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 影響最大化 節(jié)點(diǎn)相似度 信息詞頻 EM算法

【摘要】：深入挖掘社交網(wǎng)絡(luò)中傳播力較強(qiáng)的個(gè)體,并利用其進(jìn)行產(chǎn)品營銷往往會(huì)達(dá)到事半功倍的效果,影響最大化問題就是在特定社交網(wǎng)絡(luò)中尋找影響力較大的個(gè)體.為了更加準(zhǔn)確的評(píng)估影響力,本文不僅從節(jié)點(diǎn)相似度方面進(jìn)行改進(jìn),而且從信息內(nèi)容本身出發(fā),基于信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播,結(jié)合信息詞頻等信息自身特點(diǎn)來刻畫節(jié)點(diǎn)的影響力,提出了基于信息詞頻和節(jié)點(diǎn)相似度的影響最大化算法(IMFS,Influence Maximization algorithm based on term Frequency and node Similarity).隨后,在真實(shí)的社交網(wǎng)絡(luò)中對該算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)的影響最大化算法對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明由IMFS得到的集合的影響范圍大于其他啟發(fā)式算法的結(jié)果,同時(shí)算法的運(yùn)行速度也有相應(yīng)的提高,說明了本文提出的算法是解決影響最大化問題的有效算法.
[Abstract]:In order to get more accurate assessment influence , this paper not only improves the degree of node similarity , but also proposes the influence maximization algorithm based on information word frequency and node similarity ( IMFS , Influence Maximization algorithm based on term frequency and node frequency ) . Then , in the real social network , the algorithm is tested , and compared with the traditional influence maximization algorithm , the experimental results show that the influence range of the set obtained by IMFS is larger than that of other heuristic algorithms , and the operating speed of the algorithm is improved correspondingly . The algorithm proposed in this paper is an effective algorithm to solve the problem of maximizing the influence .

【作者單位】： 華東師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61502170)資助
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 1概述社交網(wǎng)絡(luò)是指社會(huì)中個(gè)體與個(gè)體之間通過特定關(guān)系,如朋友關(guān)系、論文作者間文章引用關(guān)系等形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,這種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系成為信息傳播和擴(kuò)散的載體,對信息的傳播有非常重要的影響,也為“病毒式營銷”提供了途徑.在社交網(wǎng)絡(luò)中,信息所能影響的范圍是指轉(zhuǎn)發(fā)這條信息

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5 杜p，

本文編號(hào)：1426649