异质信息网络中基于有向无环图的影响力最大化算法

摘要：

针对异质信息网络中的影响力最大化(IM)问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的影响力最大化算法(DAGIM).首先基于DAG结构度量节点的影响力,然后采用边际增益策略选择影响力最大的节点.DAG结构表达力强,不仅描述了不同类型节点之间的显性关系,也刻画了节点之间的隐性关系,较完整地保留了网络的异质信息.在三个真实数据集上的实验结果验证所提DAGIM的性能优于Degree、PageRank、局部有向无环图(LDAG)以及基于元路径的信息熵(MPIE)算法.

关键词：社会网络、异质信息网络、信息扩散、影响力最大化、有向无环图

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;云南省应用基础研究计划重点项目

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：895-903