摘要：社会网络中影响力传播最大化是社会网络分析领域所关注的重要问题。针对多个影响力同时进行传播,且影响力间存在传播促进的情况,提出关联影响力传播最大化问题。首先,对经典线性阈值模型进行扩展,提出关联影响力线性阈值模型对关联影响力传播过程进行建模;其次,定义了关联影响力传播最大化问题,证明了该问题是NP-hard的,以及问题目标函数满足子模性;再次,针对该问题提出基于结点激活贡献估计的求解算法;然后,利用结点激活贡献估计存在相互独立性,进一步提出了并行化求解算法,并在Spark GraphX并行图计算框架上实现了该算法;最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验测试验证了所提出方法的有效性。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电子信息科学综合
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > Pж(AJ) 文摘杂志(俄) > 哥白尼索引(波兰) > 剑桥科学文摘 > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：社会网络分析 影响力传播最大化 关联影响力传播最大化 线性阈值模型 spark graphx
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
