摘要:
基于传播网络的结构性, 提出一种新的基于社区结构的影响最大化方法AMICS. 该方法先利用已有社区挖掘算法识别出隐藏在网络中的社区结构, 然后迭代选择跨越社区数最多的k个节点作为影响的初始传播者最大化影响的社区覆盖. 在小型网络和中等规模网络数据集上的实验表明, 该算法比传统的影响最大化方法更具优势.
中图分类号:
冀进朝, 黄岚, 王喆, 李红明, 李三义. 一种新的基于社区结构的影响最大化方法[J]. J4, 2011, 49(01): 93-97.
JI Jin-Chao, HUANG Lan, WANG Zhe, LI Gong-Meng, LI San-Xi. A New Approach to Maximizing the Spread of InfluenceBased on Community Structure[J]. J4, 2011, 49(01): 93-97.