摘要：社交网络影响力最大化即是在社交网络中如何挑选包含K个节点的种子节点集,去激活整个网络,使网络中最终被激活的节点数最大化。基于IC模型研究了社交网络影响力最大化问题。Diffusion degree算法提出了节点潜在影响力的概念,即一个节点的邻居节点的影响力也可以作为当前节点的影响力的一部分。基于Diffusion degree算法做出了改进,在考虑潜在影响力的时候进一步考虑了节点潜在影响力的有效性,更加准确地判断节点的影响力,再综合了算法Single Discount中的核心思想,从而选出更加优质的种子节点。仿真结果表明,该算法在影响范围上接近KK贪婪算法的影响范围,同时在时效性上优于Diffusion degree算法,较适合大型社交网络。

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