李小康
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：安徽省高性能计算重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 社交网络中多渠道影响最大化方法被引量：4
- 2016年
- 社交网络因为其流行性,近些年得到学术界的广泛关注,社交网络影响最大化是社交网络领域中最流行的问题之一.经典的影响最大化问题是从网络中选取k个初始用户,作为种子用户,让其在网络中传播影响,使得最终受影响的用户数最大化.以往的绝大部分工作针对于单个网络的传播,真实情况下信息是借助多个网络传播的.考虑到信息在多个网络中的传播,提出社交网络中多渠道影响最大化问题,从多个网络中选取k个种子用户,让其同时在多个网络中传播影响,使最终受种子用户影响的用户量最大化.将该问题规约为社交网络影响最大化问题,证明其在独立级联模型下是NP难的.根据问题的特性,提出3种有效的近似解决方法,并在4个真实的社交网络数据中进行实验.实验表明3种的方法能够有效地解决多渠道下的影响力最大化问题.
- 李小康张茜孙昊孙广中
- 关键词：社交网络
