基于社区划分和改进PageRank的影响力最大化算法

摘要

为了解决传统贪心算法不能有效解决大规模社会网络影响力最大化的效率问题,采用模块度将大规模的通信网络划分成较小的社区模块,并通过改进PageRank排名算法来评价有向复杂网络节点的传播能力,然后再利用KK算法挑选当前带来最大影响范围的剩余种子节点,提出基于社区划分和改进PageRank的影响力最大化算法.实验证明,该方法具有一定的扩展性和有效性.