基于熵权TOPSIS的社会网络影响力最大化研究
Research on social network influence maximization based on entropy TOPSIS
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
在影响力最大化问题中，针对启发式方法精度不足和贪婪方法时间过载的问题，提出一种基于多属性决策方法的影响力最大化算法。首先，从社会网络节点的影响传播、节点之间的影响重叠和节点的信任度角度选取节点的重要性评价指标。然后，建立基于熵权TOPSIS的社会网络节点重要性评价模型，通过模型选择影响范围最广、与当前种子集的重叠最小且信任度最高的节点。最后，构建算法，并通过实验验证算法的性能。实验结果表明，与传统影响力最大化算法相比，所提算法在传播范围与时间效率上取得了较好的折中。
基金项目
国家教育部人文社会科学基金资助项目(19YJAZH064)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0001
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2340-2343,2375
文章编号: 1001-3695(2021)08-016-2340-04
发布历史
[2021-08-05] 印刷出版
引用本文
倪静, 秦斌. 基于熵权TOPSIS的社会网络影响力最大化研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2340-2343,2375. (Ni Jing, Qin Bin. Research on social network influence maximization based on entropy TOPSIS [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2340-2343,2375. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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