基于路径激活的社交网络影响力最大化算法  

Maximization of Social Network Influence Based on Active Path

作　　者：贾苏 周洪斌[1] 许礼捷[1] Jia Su;Zhou Hongbin;Xu Lijie(Shazhou Professional Institute of Technology,Zhangjiagang 215600,Jiangsu,China)

机构地区：[1]沙洲职业工学院,江苏张家港215600

出　　处：《沙洲职业工学院学报》2023年第1期5-9,共5页Journal of Shazhou Professional Institute of Technology

基　　金：2022年江苏高校“青蓝工程”资助项目(苏教师函[2022]29号);2021年沙洲职业工学院青年教师科研基金项目“影响力最大化算法的改进及并行化研究”(SGJJ2021B09)。

摘　　要：社会网络影响力最大化的贪心算法在大规模数据下,存在速度较慢、精度较差的不足。基于影响力传播的路径对经典贪心算法进行改进,利用影响力传播过程中存在的激活路径,对网络节点度量其影响力,进而选择其中较大影响力的节点作为种子。对比其他算法,改进后的算法在运行速度上取得了一定的优势。Greedy algorithm for maximizing the influence of social networks is of shortages of slow speed and low accuracy in large-scale data.This paper proposes the improvement to the classical greedy algorithm based on the path of influence propagation.The influence of network nodes is measured by the activation path in the process of influence propagation,and then the larger influence node is selected as the seed.Compared with other algorithms,the improved algorithm is of advantages in the running speed.

关 键 词：社会网络 影响力最大化 路径激活 

分 类 号：TP393.0[自动化与计算机技术—计算机应用技术]