文献类型：期刊文章

作　　者：李小康[1,2] 张茜[1,2] 孙昊[1,2] 孙广中[1,2]

机构地区：[1]安徽省高性能计算重点实验室(中国科学技术大学计算机学院),合肥230026 [2]国防科学技术大学高性能计算协同创新中心,长沙410073

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(61303047)~~

年　　份：2016

卷　　号：53

期　　号：8

起止页码：1709-1718

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：社交网络因为其流行性,近些年得到学术界的广泛关注,社交网络影响最大化是社交网络领域中最流行的问题之一.经典的影响最大化问题是从网络中选取k个初始用户,作为种子用户,让其在网络中传播影响,使得最终受影响的用户数最大化.以往的绝大部分工作针对于单个网络的传播,真实情况下信息是借助多个网络传播的.考虑到信息在多个网络中的传播,提出社交网络中多渠道影响最大化问题,从多个网络中选取k个种子用户,让其同时在多个网络中传播影响,使最终受种子用户影响的用户量最大化.将该问题规约为社交网络影响最大化问题,证明其在独立级联模型下是NP难的.根据问题的特性,提出3种有效的近似解决方法,并在4个真实的社交网络数据中进行实验.实验表明3种的方法能够有效地解决多渠道下的影响力最大化问题.

关 键 词：社交网络 影响最大化  多渠道  NP难  近似方法  

分 类 号：TP391]