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1、内容概要:社交网络影响力最大化(Python实现)及Wiki-Vote数据集。(1)线性阈值模型(LT模型)代码实现(代码有详细注释);(2)LT模型改进算法-贪心算法代码实现(代码有详细注释); 2、源代码适用于学生或研究者等人,该研究方向的学生可以对源代码及相关论文进行学习实验。 3、影响力最大化的应用场景十分丰富,包括病毒营销,推荐系统,信息扩散,时间探测,专家发现,链接预测等。 4、主要文件有:BAcreate.py,linear_threshold.py,linear_threshold_clime.py,LT_improve.py,test_linear_threshold.py,test_linear_threshold_clime.py,Wiki-Vote.txt。
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社交网络影响力最大化LT模型及贪心算法源代码和数据集.zip (40个子文件)
社交网络影响力最大化LT模型及贪心算法源代码和数据集
LT_improve.py 6KB
linear_threshold.py 6KB
.git
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pre-push.sample 1KB
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pre-commit.sample 2KB
pre-receive.sample 544B
pre-applypatch.sample 424B
commit-msg.sample 896B
pre-rebase.sample 5KB
update.sample 4KB
post-update.sample 189B
config 426B
description 73B
refs
tags
heads
master 41B
remotes
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master 41B
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refs
heads
master 167B
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master 149B
HEAD 167B
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test_linear_threshold_clime.py 3KB
test_linear_threshold.py 1KB
共 40 条
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