社会网络中基于主题的影响力最大化算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Topic-based influence maximization algorithm on social networks
为了解决现有的影响力最大化研究没有充分考虑主题对影响力节点挖掘的影响而导致特定主题下节点集合的影响范围不大这一问题，提出了一种社会网络中基于主题的影响力最大化算法TIM。该算法首先根据主题敏感阈值对初始节点集进行预处理，剔除干扰节点，再在新的节点集合上分两个阶段进行节点挖掘。第一阶段挖掘主题权威性大的节点，第二阶段挖掘主题影响增量最大的节点，最后综合两个阶段的节点作为结果集并进行实验验证。实验结果表明，相比其他算法，TIM算法挖掘的节点集合在特定…查看全部>>
To solve the problem that recent researches of influence maximization haven’t fully considered that topic has an im-pact on influential nodes mining,which lead to low influence scope under specific topic,this paper proposed a topic-based in-fluence maximization algorithm (TIM).This algorithm first pretreated the initial node set according to topic sensitive thresh-old,and removed the interference nodes,then mined nodes in two stages on the new node set.In th…查看全部>>
朱玉婷;李雷;施化吉;周从华;施磊磊;徐慧
江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江212013江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江212013江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江212013江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江212013江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江212013大全集团，江苏 扬中212211
信息技术与安全科学
社会网络影响力最大化主题节点挖掘节点集
social networkinfluence maximizationtopicnodes miningnode set
《计算机应用研究》 2016 (12)
面向动态审计轨迹的数据探索式预警系统研究
3611-3614,4
国家自然科学基金资助项目（71271117）；江苏省科技支撑计划资助项目（BE2011156）
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