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研究论文

CIM:社交网络中基于社区的影响力最大化

出版:2014年4月30日出版历史
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摘要

给定一个社会图,影响力最大化的问题是确定一组节点,使影响力的传播最大化。虽然最近的一些研究已经研究了影响最大化问题,但这些工作通常太耗时,无法在大规模社交网络中实际使用。在本文中,我们开发了一个新的框架,社区影响力最大化(CIM),解决影响最大化问题,重点是时间效率问题。我们提出的CIM框架包括三个阶段:(i)社区检测,(ii)候选生成,和(iii)种子选择。具体而言,阶段(i)发现网络的社区结构;第二阶段利用社区信息缩小可能的种子候选人范围;阶段(iii)完成候选集的种子节点。通过利用群落结构的特性,我们能够避免信息重叠,从而有效地选择种子数量以最大限度地扩大信息传播。在合成数据集和实际数据集上的实验结果表明,所提出的CIM算法在效率和可扩展性方面明显优于最新的算法,并且几乎不影响效率。

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索引术语

  1. CIM:社交网络中基于社区的影响力最大化

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        封面图片ACM智能系统与技术交易
        ACM智能系统与技术汇刊 第5卷第2期
        链接社会粒度和功能专题
        2014年4月
        347页
        国际标准编号:2157-6904
        EISSN公司:2157-6912
        内政部:10.1145/2611448
        期刊目录

        版权所有©2014 ACM

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        出版商

        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 出版:2014年4月30日
        • 认可的:2013年6月1日
        • 修订过的:2013年2月1日
        • 收到时间:2012年11月1日
        发布于国际旅行社第5卷第2期

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