【摘 要】
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针对如何利用社会个体之间的影响力来扩大信息扩散的范围,即社会网络的影响最大化问题,提出一种新颖的基于蚁群优化算法的解决方案.利用2个启发式信息来度量节点影响力:优先
【机 构】
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中南民族大学计算机科学学院,湖北 武汉,430000南洋理工大学,新加坡,999002;
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针对如何利用社会个体之间的影响力来扩大信息扩散的范围,即社会网络的影响最大化问题,提出一种新颖的基于蚁群优化算法的解决方案.利用2个启发式信息来度量节点影响力:优先选择更不容易被前驱节点激活的节点;考虑后继尤其是多级后继节点对未来扩散的影响.通过节点影响力选择出能扩散最大范围的初始节点集合.试验结果表明,相较于贪心算法以及传统的蚁群算法初始节点的扩散范围增加了150个节点,效率提高了25％,本研究方法很好的改善了初始节点选择容易陷入局部最优的问题.
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