基于文化基因算法的社交网络影响最大化方法

摘要

本发明公开了一种基于文化基因算法的社交网络影响最大化方法，主要解决现有技术在处理社交网络影响最大化时难以找出可使信息传播最广的初始激活节点集合问题。其实现步骤为：1.确定目标函数，并构造初始种群；2.开始进化过程，从种群中选择出父代个体，并依次进行交叉及变异操作得到子代个体；3.选出子代最优个体，对其进行局部搜索；4.根据父代和子代个体更新种群,并选出种群最优个体；6.判断是否终止：如果进化次数满足预先设定次数，则输出种群最优个体，否则，返回步骤2。本发明能有效地从大规模社交网络中挖掘出信息传播最广的初始激活节点集合，有效地解决了社交网络信息影响最大化的问题，可用于研究社交网络的信息传播机制。