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社交网络影响力最大化算法及研究综述
社交网络影响力最大化算法及研究综述
网络算法
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社交网络影响力最大化算法及研究综述
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社交网络影响力最大化(Python实现)及Wiki-Vote数据集
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5星 · 资源好评率100%
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
社交网络影响力最大化研究
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随着互联网的发展,社交网络得到飞速的发展,基于大规模人群进行社会影响力的度量首次成为可能。社交网络相关领域的一个关键问题就是影响力最大化问题。影响力最大化问题从“口口相传”和“病毒式营销”到“马尔科夫随机场模型”,最后成为社交网络领域的一个研究热点越来越多的学者提出了各种算法来求解社交网络上的影响力最大化问题。影响力最大化问题是通过发现社会网络中最有影响力的节点集合,广泛应用于市场营销,其目的是为
基于改进的度折扣方法研究社交网络影响力最大化问题.docx
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社会网络中基于主题的影响力最大化算法 (2016年)
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为了解决现有的影响力最大化研究没有充分考虑主题对影响力节点挖掘的影响而导致特定主题下节点集合的影响范围不大这一问题,提出了一种社会网络中基于主题的影响力最大化算法TIM。该算法首先根据主题敏感阈值对初始节点集进行预处理,剔除干扰节点,再在新的节点集合上分两个阶段进行节点挖掘。第一阶段挖掘主题权威性大的节点,第二阶段挖掘主题影响增量最大的节点,最后综合两个阶段的节点作为结果集并进行实验验证。实验结果
多社交网络的影响力最大化
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基于社区结构的影响力最大化算法.pdf
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基于社区结构的影响力最大化算法 大规模社交网络 影响力最大化
基于3-layer中心度的社交网络影响力最大化算法
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社交网络影响最大化问题是指如何寻找网络中有限的初始节点,使得影响的传播范围最广。一些贪心算法可以得到较好的影响范围,但是因时间复杂度太高而不适用于大型社交网络。基于度中心性的启发式算法简单但准确度不高;基于介数中心性、接近中心性等全局指标的启发式算法可以较好地识别影响力最大的节点,但计算复杂度也过高。考虑网络节点深层次结构对影响扩散的作用并权衡计算复杂度与准确度,定义了3-layer局部中心度,以
社交网络影响力传播研究
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随着互联网和大数据的研究应用日益广泛,对社交网络影响力传播的研究成为数据挖掘和社交网络分析中的热点。从影响力传播模型、影响力传播学习和影响力传播优化3个方面总结了近些年计算机科学领域对影响力传播研究的主要成果,展示了影响力传播研究中对随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术的综合运用。最后,简要讨论了影响力传播研究和应用中存在的问题、挑战及今后的研究方向。
影响最大化:社交网络中影响最大化问题算法的实现
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影响力最大化 库: JGraphT库(图论数据结构和算法的Java库) JUNG(Java通用网络/图形框架) 随机图生成模型: 问题定义:社交网络中的影响最大化问题寻找出一组节点,这些节点可以将信息传播给最大数量的成员。 该项目包含我题为: 在这项工作中,我们提出了一种以幂律图为重点的方法来加快Kempe算法的速度。 改进包括预先选择最有希望的节点。 为此,我们探索了幂律图的一些性质以及
matlab实现社交网络影响力最大化常用入门算法.zip
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matlab实现社交网络影响力最大化度中心性算法,计算邻接矩阵中节点的度值,以及度值的概率,同时包括其它的一些基本网络模型,比如:求复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度,从已有的m0个节点的网络开始,采用...
Linear_Threshold:社交网络影响力最大化算法(线性阈值算法以及改进算法)
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Linear_Threshold社交网络影响力最大化算法(线性阈值算法以及改进算法)1、Python 实现社交网络影响力最大化 Linear_Threshold(线性阈值模型)算法。2、对线性阈值模型算法进行优化改进,实现贪心算法。3、代码中...
基于时序关系的社交网络影响最大化算法研究.docx
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基于社区度的边界节点影响力最大化算法.pdf
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利用 Shapley 影响力最大化极值优化算法识别影响力节点.pdf
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论文研究-基于社区划分的影响力最大化算法.pdf
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影响力最大化问题是社会网络中的重要研究方向,其主要目的是获取社会网络中最有影响力的用户使通过这些用户获得影响传播范围的最大化。随着大数据时代的来临,传统的贪心算法因为复杂度高而不能有效解决大规模社会网络下影响力最大化的时间问题。提出一种基于社区划分的影响力最大化算法,利用影响概率将大规模社会网络分成较小的社区模块,并考虑社区边界节点之间的联系,从而最大程度缩小因社区划分造成的社区间的孤立。为进一步
影响力最大化 IMRank 我心中的最优算法
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文章目录简介IMRank (边缘爆破)算法思路效率分析代码实现 简介 对于影响力最大化问题,我以前写过两个blog 影响力最大化 IC模型+贪心算法 影响力最大化 模拟爆发(粗糙笔记) 但是,对于这两个方法都不是最优的: 对于IC模型 模型使用了贪心算法,然后遍历激活结点,每一次遍历将可能被激活的结点按照概率激活。然后选择影响力最大的组合。 对于我测试使用的邻接矩阵的大小是200*200的,也就是
关于影响力最大化的CELF算法的Scala程序
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该程序是用Scala编写的关于影响力最大化经典算法中的celf算法的简单实现,其中使用到了spark GraphX的Pregel框架来对节点中消息的搜集、处理、合并操作,
基于社区度的边界节点影响力最大化算法
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通常跨社区的信息传播更具有现实意义,而且大范围的信息传播往往也是跨社区的。为此提出一种基于社区度的边界节点影响力最大化算法,利用社会网络中的社区结构对社区中与其他社区有连接边的边界点进行研究,从而缩小选择初始节点的范围,降低时间复杂度。同时为更准确地评估边界节点的影响力,综合节点度、节点所直接相连社区数以及相应社区的规模作为社区度来衡量节点在信息传播中的重要性。最后通过实验验证了本算法相比其他算法
在基于位置的社交网络中使用众包数据探索影响力最大化
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基于库仑力模型的动态社会网络积极影响力最大化算法
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影响力最大化问题已经成为社会网络中重要的研究内容,其影响力传播模型和求解算法是关键的核心问题。为了提高预测传播结果的准确度,引入传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系对IC模型进行改进,结合社会影响力与库仑力之间的相似性,提出一种基于信任关系的动态社会库仑力(dynamic social Coulomb forces based on trust relationship,DSC-TR)模
社交网络中的影响力动态-研究论文
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社交网络领域正在进行各种各样的研究。 当然,这项研究可以在很多方面造福社会。 本文所做研究的目的是找到位于重叠区域中的最重要节点,这些节点可以称为有影响的节点。 本文描述了两个案例研究:一个在显示集群和识别最大集团的小图上,另一个在脸书的大图上。 它以 2-D、3-D 形式显示可视化。列出可进一步用于计算不同中心性度量的强连接组件,以识别构成网络中间部分的节点。
在线社交网络中的整合意识影响力最大化
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针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型(Emotion Independent Cascade model,E-IC),关于E-IC模型重点强调了情感影响的...
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基于社交网络推荐算法
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是一个基于社交网络的推荐算法的总结和阐述,包含了一些算法
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