【摘 要】
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计算机和Intemet的快速发展推动了网络科学的研究。信息传播是网络研究领域的热点，信息传播的一个关键问题是初始信息源的选择，传统的方法通过衡量节点重要性的指标(节点度
【机 构】
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中国科技大学电子科学与技术系/深圳大学
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计算机和Intemet的快速发展推动了网络科学的研究。信息传播是网络研究领域的热点，信息传播的一个关键问题是初始信息源的选择，传统的方法通过衡量节点重要性的指标(节点度、介数、邻居节点的重要性等)，然后根据单一节点的重要性从大到小排序，依次选择重要节点。针对单一节点的传播能力，传统的方法具有很好的效果，但是在多传播源选择时效果并不好。本文首先分析了传统方法的不足，并指出多节点的综合影响力没有提高是由于节点影响力的重叠效应。在此基础上，本文提出了一个衡量多节点综合影响力的指标，然后通过贪婪算法选择多个传播源节点。真实网络上的仿真实验室表明本文提出的方法能够选择更优的传播节点。进一步研究发现这些驱动节点间的平均距离更大，稀疏性更高，表明增加传播源节点的稀疏性能够降低节点的重叠影响力，因此综合影响力得到提高。
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