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基于抽样的线性阈值模型下的影响力最大化方法

摘要

本发明提出了一种基于抽样的线性阈值模型下的影响力最大化方法,首先根据有向图中的所有路径,划分出许多顶点对并计算出所有顶点对(v,u)的正、负激活概率;然后始化种子集合S能激活其余节点的正、负影响力估计;再初始化正影响力效益值;使用新加入的种子计算种子集合对所有u∈VS的正、负影响力估计;使用新加入种子x对u∈VS计算x加入S之后可以产生的正影响效益;最后依据种子集合个数k确定种子集合S;本方法避免了大量的计算模拟,提高了速度,缩短了时间。

著录项

  • 公开/公告号CN109409495A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 扬州大学;

    申请/专利号CN201811199731.8

  • 发明设计人 陈崚;鞠伟嘉;

    申请日2018-10-16

  • 分类号

  • 代理机构南京理工大学专利中心;

  • 代理人马鲁晋

  • 地址 225009 江苏省扬州市大学南路88号

  • 入库时间 2024-02-19 08:11:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/00 申请日:20181016

    实质审查的生效

  • 2019-03-01

    公开

    公开

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