【摘 要】
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近期以来,移动通信迅猛发展,累积了海量的移动数据.移动数据包含丰富的语义和拓扑信息.研究者针对移动数据开展了一系列研究,并开发了大量的诸如广告和推荐系统等应用.这些应
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京邮电大学计算机科学与技术学院
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近期以来,移动通信迅猛发展,累积了海量的移动数据.移动数据包含丰富的语义和拓扑信息.研究者针对移动数据开展了一系列研究,并开发了大量的诸如广告和推荐系统等应用.这些应用均依赖于高效、准确的节点影响力计算.但是,由于移动数据潜在的动态性和大规模特征,难以分析识别移动数据网络节点间的影响力.影响力图模型源自博客的影响力分析,是一种基于网络拓扑信息的静态节点影响力算法,具有简单、高效和结果准确等特点.在此基础上,提出了基于时间的影响力图模型(timebased influence graph,TIG),该模型利用移动数据的网络拓扑结构信息,同时考虑移动数据的网络影响力时间维度,采用动态的基于时间的排序方法计算网络节点间的影响力.实验结果表明与现有方法相比,该方法能够更准确地实现移动数据节点影响力的计算.
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