【摘 要】
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影响力最大化问题就是一种专门针对社会网络的研究而提出的问题,所谓的影响力最大化问题,就是要找出网络中的k个影响力节点集作为种子节点集,使得其产生的影响力传播范围最大。影响力最大化问题研究中所使用的数据都是网络数据,众所周知网络数据通常都是非常复杂的,处理这样的数据很有挑战性。想要高效的处理网络数据,第一个关键的问题就是找到科学的网络数据表示,而网络嵌入学习算法正是一种高效的处理网络数据表示问题的算
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影响力最大化问题就是一种专门针对社会网络的研究而提出的问题,所谓的影响力最大化问题,就是要找出网络中的k个影响力节点集作为种子节点集,使得其产生的影响力传播范围最大。影响力最大化问题研究中所使用的数据都是网络数据,众所周知网络数据通常都是非常复杂的,处理这样的数据很有挑战性。想要高效的处理网络数据,第一个关键的问题就是找到科学的网络数据表示,而网络嵌入学习算法正是一种高效的处理网络数据表示问题的算法。本文对网络嵌入算法进行深入研究,提出了一种改进的DeepWalk算法——C-DeepWalk算法。首先,我们提出了一种新的采样方法,利用这种新的采样方法产生节点序列;然后将所生成的节点序列输入到Skip-Gram模型中进行学习,得到节点的向量表示;最后利用链路预测任务,在多个真实数据集上进行实验,将本文中所提出的C-DeepWalk算法与已有的网络嵌入算法进行对比。链路预测的实验结果表明,C-DeepWalk算法的学习性能要优于现有的网络嵌入算法。同时,本文通过对传统启发式影响力最大化算法的研究,将网络嵌入算法引入影响力最大化问题的研究中,提出了一种新的影响力最大化算法NEIM算法。首先,把C-DeepWalk算法与聚类算法相结合,利用聚类的方法识别出k个聚类中心;然后,借助KD树算法找到与每一个聚类中心距离最近的前m个节点,将这些节点作为候选种子节点集;最后,利用贪婪策略在候选种子节点集中识别出k个影响力种子节点。我们从算法准确度和运算效率两方面出发,对本文提出的NEIM算法在不同数据集、不同传播率下进行了大量实验。实验结果说明,本文提出的NEIM算法运算效率相比于贪心算法有明显提升,同时在精度上与贪心算法非常接近。
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