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数据分析与知识发现  2019, Vol. 3 Issue (7): 94-102     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2018.1389
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基于重叠社区的影响力最大化算法 *
仇丽青(),贾玮,范鑫
山东科技大学计算机科学与工程学院 青岛 266590
Influence Maximization Algorithm Based on Overlapping Community
Liqing Qiu(),Wei Jia,Xin Fan
College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China
全文: PDF (767 KB)   HTML ( 12
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】针对影响力最大化问题中贪心算法时间效率低的局限, 提出基于重叠社区的影响力最大化算法。【方法】基于重叠社区, 综合传播度最大的节点和重叠节点选出候选种子集, 并采用CELF算法确定最优种子集, 从而提高影响范围。【结果】实验数据表明, 在亚马逊数据集上IM-BOC算法运行时间最大幅度能够提高约89%。【局限】仅凭社区节点的数量分配候选种子节点的数量, 可能存在一定误差。【结论】基于重叠社区的IM-BOC算法在保证影响范围的前提下, 适用于大型社交网络。

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仇丽青
贾玮
范鑫
关键词 社交网络重叠社区影响力最大化    
Abstract

[Objective] This paper proposes a new algorithm for influence maximization based on overlapping community, called IM-BOC algorithm, aiming to the low efficiency of greedy algorithm. [Methods] This method selects candidate seed set by combing propagation degree and k-core firstly, then it utilizes CELF algorithm to ensure the optimal seed set, which can improve both efficiency and accuracy. [Results] The experimental results show that running time of our algorithm can improve about 89% when facing Amazon dataset. [Limitations] Our IM-BOC algorithm allocates the number of candidate seeds only according to the number of community nodes, which has insufficient theoretical evidence. [Conclusions] IM-BOC algorithm is applicable to large scale networks under the premise of ensuring the influence spread.

Key wordsSocial Network    Overlapping Community    Influence Maximization
收稿日期: 2018-12-10      出版日期: 2019-09-06
ZTFLH:  TP301.6 G35  
基金资助:*本文系2018年度青岛市社会科学规划项目“社会网络视角下的情感图谱研究: 以突发公共卫生事件为例”(QDSKL1801103);国家自然科学基金青年基金项目“时间演化尺度下大规模社会网络特征分析与社区结构挖掘”(622814971);山东科技大学优秀教学团队建设计划资助项目“嵌入式计算机技术系列课程群教学团队, 程序设计技术系列课程群教学团队”的研究成果之一(JXTD20170503);山东科技大学优秀教学团队建设计划资助项目“嵌入式计算机技术系列课程群教学团队, 程序设计技术系列课程群教学团队”的研究成果之一(JXTD20180503)
通讯作者: 仇丽青     E-mail: liqingqiu2005@126.com
引用本文:   
仇丽青,贾玮,范鑫. 基于重叠社区的影响力最大化算法 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 94-102.
Liqing Qiu,Wei Jia,Xin Fan. Influence Maximization Algorithm Based on Overlapping Community. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2019, 3(7): 94-102.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2018.1389      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2019/V3/I7/94
  IC模型的传播过程
数据集 Oregon Ca_AstroPh Email_Enron Amazon
节点 11 011 18 772 36 692 262 111
22 678 198 110 183 831 1 234 877
最大度 2 370 427 1 367 366
平均度 4.120 9.377 7.384 4.505
平均聚类系数 0.297 0.631 0.497 0.420
  数据集基本信息
  参数r值比较
  参数b值比较
  传播范围
  运行时间
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