基于微博网络的影响力最大化算法

由于影响范围的重叠效应,单纯的影响力度量算法并不能解决微博网络中的影响力最大化问题,针对这一研究现状,提出一种用于微博网络中Top-K节点挖掘的算法GABE。通过归纳决定微博用户影响力的关键因素,提出了节点间影响率的概念,进而建立了用于用户影响力度量的WIR算法;根据得到的WIR值提出了符合微博特性的影响力传播模型,运用贪婪算法挖掘出微博网络中的Top-K节点。以爬取到的新浪微博数据进行了模拟验证,结果发现GABE在影响范围上与传统的最大化算法和影响力度量算法相比分别提高了7.7%和20%。这表明通过引入微博特性和贪婪思想,GABE较好地解决了微博网络中的影响力最大化问题。     

一种联合拓扑与属性的社区模糊划分算法

现有的社区发现算法通常基于结构特性进行社区划分,对节点属性特征欠缺考虑。为此,提出一种基于模糊等价关系的社区发现算法。用完全相异距离指数的概念将拓扑结构与属性特征相结合,以此作为隶属关系建立模糊等价关系矩阵,选择合适的聚类f阂值对网络进行社区划分。实验结果证明,与传统的GN算法相比,该算法发现社区的准确率较高,在相同社区内的节点连接紧密且具有同质性。     

基于社会网络增量的动态社区组织探测

在现实世界中,社会网络结构并不是一成不变的,而是随着时间的推移不断变化,同样社区作为社会网络的一个本质特性也是如此。为了揭示真实的网络社区结构,该文提出一种基于属性加权网络的增量式动态社区发现算法,将网络的属性信息融合在拓扑图中,定义了节点与社区之间的拓扑势吸引,利用网络相对于前一时刻的改变量不断更新完善当前时刻社区结构。通过在真实网络数据上进行实验仿真,证明此算法能够更有效、更实时地发现有意义的社区结构,并具有较小的时间复杂性。     

基于社区结构的影响力最大化算法

现有的社会网络影响力算法及模型的较高的时间复杂度已不适用于网络规模不断壮大的社会网络服务。针对上述问题,提出了一种基于网络社区结构的影响力最大化算法。首先评估各个社区中节点的影响力,挖掘其核心节点成员;继而在核心节点集和连接社区间的弱纽带节点中选取若干具有影响潜力的初始节点集,使其以最小的代价让信息在网络中得到最广泛的传播。实验结果表明:该算法不仅大大降低了时间复杂度,还获得了接近贪心算法的影响范围,影响覆盖率达到了90%以上。