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matlab代码影响-DiffuGreedy-Influence-Maximization:DiffuGreedy影响力最大化
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2021-05-22
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matlab代码影响DiffuGreedy影响最大化 重现论文分析的代码和说明 资料夹结构 根文件夹:代码,数据,图形 代码:包含此文件夹的内容和的代码。 您还将需要和的代码。 PMIA.py和runIAC.py取自python。 数据->初始数据:包含来自total.txt和graph_170w_1month.txt的级联和关注者网络数据->空文件夹日志数据->空文件夹Netrate 数据->空文件夹种子数据->空文件夹结果 要求 gcc版本> = 4.7 MATLAB 2017b Python 2.7,软件包:igraph,pandas,numpy,networkx R包:ggplot,reshape2 代码 脚本遵循其标题中的数字所指示的顺序。 以下是有关如何通过脚本实现每种影响力最大化技术的说明。 扩散贪婪 _2_diffusion_greedy.py使用火车级联运行基于扩散的影响最大化。 按K核心分解排名 _2_train.py对活动图中的每个节点运行k-core分解,并将其存储在kcores.csv中。 _3_rank_nodes.py派生基于它的顶级节点,并将其存储在Se
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DiffuGreedy-Influence-Maximization-master.zip (15个子文件)
DiffuGreedy-Influence-Maximization-master
_6_run_pmia.py 4KB
_8_plot_results.R 1KB
PMIA.py 8KB
_5_call_netrate.m 480B
_3_extract_weighted_cascade.py 1KB
_7_evaluate.py 3KB
_4_reform_cascades.py 3KB
Readme.md 3KB
_2_diffusion_greedy.py 4KB
_3_extract_bernouli_and_time.py 3KB
runIAC.py 6KB
_1_extract_active_network.py 4KB
.gitattributes 66B
_2_train.py 4KB
_3_rank_nodes.py 875B
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