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社交网络中影响最大化问题的算法实现——源代码。

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简介:
影响力最大化库主要包括JGraphT库,这是一个提供图论数据结构和算法的Java库,以及JUNG,这是一个通用的Java网络/图形框架。随机图生成模型的设计基于问题定义:在社交网络环境中,目标是找到一组节点,能够将信息传递给尽可能多的成员。 本项目涉及我所提出的研究,我们致力于一种以幂律图为核心的方法,旨在加速Kempe算法的执行效率。 我们的改进方案集中于预先筛选出最具潜力的节点。 为了实现这一目标,我们深入研究了幂律图的某些特性及其与社会影响力及节点分布之间存在的关联性。 通过实验性的数据分析表明,这种预选策略不仅能够显著缩短运行时间,同时也能保证最终解决方案的质量。 相关的算法源代码位于 src/algoritmos/PrevalentSeed.java。

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客服
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  • 分析
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    本项目专注于社交网络中影响力最大化的算法研究和实践,深入探讨并实现了多种经典算法模型,并对其实现代码进行了详细解析。适合希望提升社交网络传播效率的研究者和技术爱好者参考学习。 影响力最大化库包括JGraphT(一个用于图论数据结构和算法的Java库)以及JUNG(Java通用网络/图形框架)。在社交网络中,影响最大化问题的目标是找出一组节点,这些节点可以将信息传播给最大数量的成员。 在这项工作中,我们提出了一种以幂律图为重点的方法来加快Kempe算法的速度。改进包括预先选择最有希望的节点。为此,我们探索了幂律图的一些性质以及社会影响力与度分布之间的关系。实验分析证实,这种预选可以减少运行时间的同时保证解决方案的质量。 提出的算法源代码位于文件`src/algoritmos/PrevalentSeed.java`中。
  • 分析
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    本项目专注于研究和实践社交网络中信息传播的影响最大化问题,通过深入分析现有算法,并提供具体源代码以供学习参考。旨在帮助读者理解并应用相关技术提高社交媒体影响力。 影响力最大化库包括JGraphT(一个用于图论数据结构和算法的Java库)以及JUNG(Java通用网络/图形框架)。对于随机图生成模型中的社交网络影响最大化问题,我们的目标是找出一组节点,这些节点能够将信息传播给最大数量的成员。在本项目中,我们提出了一种以幂律图为焦点的方法来加速Kempe算法的速度。改进措施包括预先选择最有希望成为种子节点的节点集。为此,我们研究了幂律图的一些性质以及社会影响力与度分布之间的关系。 通过实验分析证明,这种预选方法可以减少运行时间的同时保证解决方案的质量。提出的算法源代码可以在文件`src/algoritmos/PrevalentSeed.java`中找到。
  • 入门MATLAB.zip
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    本资源为《社交网络影响力最大化入门算法的MATLAB实现》,包含模拟病毒传播模型及近似贪心算法等代码示例,适合初学者了解和实践社交网络传播理论。 在MATLAB中实现社交网络影响力最大化度中心性算法。此过程包括计算邻接矩阵中节点的度值及其概率,并涉及其他基本网络模型的应用。例如,可以求解复杂网络中两个节点之间的距离以及整个网络的平均路径长度;从初始包含m0个节点的小型网络开始,通过增长机制和优先连接原则生成BA无标度网络;计算并分析各个节点及整体网络的聚类系数;确定每个节点的具体度数,并绘制出相应的度分布曲线。此外,还可以创建一个具有N个节点、每节点拥有2K邻接点的最近邻居耦合网络模型。
  • 研究
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    本研究探讨如何通过策略和技巧提升个人或品牌在社交平台上的影响力,旨在帮助用户最大化利用社交媒介资源。 随着互联网技术的不断进步,社交网络得到了迅速发展。这使得基于大规模人群的社会影响力测量首次成为可能。在这一领域内,“影响力最大化问题”成为一个关键的研究课题。这个问题从最初的“口口相传”和“病毒式营销”,逐步演进到运用马尔科夫随机场模型进行研究,并逐渐成为了学术界的一个热门话题,吸引了众多学者的关注与参与。 他们提出了各种算法来解决社交网络中的影响力最大化问题。这一问题的核心在于识别出社会网络中最有影响力的节点集合,以便在市场营销活动中实现以最小的成本获得最大的回报。本段落首先介绍了有关社交网络影响力最大化的理论知识,并详细探讨了两种主要的影响力传播模型:独立级联模型(ICM)和线性阈值模型(LTM)。最后,基于经典的贪心算法提出了一种改进型算法来解决这一问题。
  • (用Python)与Wiki-Vote数据集
    优质
    本研究探讨了如何利用Python编程语言最大化个人或组织在社交网络上的影响力,并应用Wiki-Vote数据集进行实证分析。 内容概要:社交网络影响力最大化(Python实现)及Wiki-Vote数据集。 1. 线性阈值模型(LT模型)代码实现(包含详细注释) 2. LT模型改进算法-贪心算法代码实现(同样有详细注释) 源代码适用于学生或研究者,该方向的学生可以利用这些资源进行学习和实验。影响力最大化的应用场景非常广泛,包括但不限于病毒营销、推荐系统、信息扩散、时间探测、专家发现及链接预测等。 主要文件如下: - BAcreate.py - linear_threshold.py - linear_threshold_clime.py - LT_improve.py - test_linear_threshold.py - test_linear_threshold_clime.py - Wiki-Vote.txt
  • BoundedCost-master_利润_
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    BoundedCost-master项目旨在探索如何在社交网络环境下设定成本界限以达成最大化的收益目标,结合算法优化与策略分析。 在社交网络的影响力分析中,在成本有限的情况下,可以使用MBIC算法来寻找最优节点,以实现总体收益的最大化。
  • 考虑区结构.pdf
    优质
    本文研究了在复杂网络中如何有效识别并利用社区结构来实现影响力最大化的策略与算法,旨在提高信息传播效率。 基于社区结构的影响力最大化算法在大规模社交网络中的应用研究探讨了如何有效提升影响力的策略与方法。
  • 区识别与可视
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    本文探讨了在大型社交网络中自动识别和展示不同社区结构的有效算法。通过优化现有的社区检测技术,并结合先进的数据可视化方法,研究旨在揭示复杂的人际关系和社会动态模式,为社会学、市场营销及公共卫生等领域提供深入洞察。 针对现有社区发现算法中存在的社区质量无法满足图可视化需求以及效率低下的问题, 提出了一种改进的启发式 社区发现方法。该算法基于模块度优化,并通过结合预先选定种子节点的方法,抑制了大社区在算法中的过度合并现象,同时促进了小规模社区的及时合并;接着为了解决力导向布局算法中出现的社区结构不明显和布局效率低下的问题, 提出了展示大规模社交网络数据所用的一种新的社区布局方法。该方法通过引入社区引力机制来促使同一社群内的节点聚集在一起,并优化了相关引力建模,简化了整体的布局流程。实验结果表明,本段落提出的算法能够清晰且高效地展现大规模社交网络的数据结构。
  • IMRank:我心
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    简介:本文探讨了作者心中最具影响力的算法——IMRank,在影响力最大化问题上的独特见解与应用价值。 对于影响力最大化问题,我之前撰写了两篇博客:一篇是关于IC模型结合贪心算法的应用;另一篇则是模拟爆发方法的初步探索。 然而,这两种方法都不是最优解: 1. IC模型中采用了贪心算法,并在每次遍历过程中依据概率激活可能被影响的节点。最终选择具有最大影响力的组合。在我测试使用的200个点(邻接矩阵为200*200)的情况下,选取影响力最大的五个点需要大约13秒。 2. 模拟爆发方法虽然可以通过增加模拟次数获得接近于最准确的结果,但是其性能较差,在实际应用中不太理想。 这两种方法各有优缺点。
  • 区发应用
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    本研究探讨了社区发现算法在社交网络分析中的重要性及最新进展,旨在通过算法优化来增强对社交结构的理解和利用。 最近总结了几个社交网络中的社区发现算法。