社会网中基于主题的局部影响最大化算法研究

摘要：

局部影响最大化问题是在社会网中寻找最能影响某个目标节点的种集。现有的研究只考虑对单一目标节点的影响，忽略了传播项上的主题分布以及用户之间基于主题的影响概率。重点研究了在主题分布的条件下，如何选取最能影响目标节点集合的种集，提出了针对目标节点集合的局部影响程度计算方法（topic-based local influence degree computational method，T-LID），在此基础上提出了基于主题的局部影响最大化（topic-based local influence maximization，TLIM）问题，并证明了该问题为NP-hard问题。为求解TLIM问题，提出了基于主题的局部贪心算法（topic-based local greedy algorithm，TLGA）以及基于主题的局部传播算法（topic-based local propagation algorithm，TLPA）。多个真实数据的实验结果表明，所提算法可以有效并高效地求解基于主题的局部影响最大化问题。

关键词：社会网、基于主题、局部影响最大化、目标集合

所属期刊栏目：10

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.81273649;the Natural Science Foundation of Heilongjiang Province under Grant No. F201430;the Scientific Research Fund of Heilongjiang Provin-cial Education Department under Grant Nos.12531476,12531498

在线出版日期：2016-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：646-656