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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于多层图收缩和反向可达图采样的稀疏社交网络影响最大化方法及装置。首先对原图进行逐层收缩，得到一个结构相近，但规模更小的缩略图；然后对缩略图求解影响最大化算法，得到一个近似的种子节点集合；最后对缩略图逐层展开，恢复至原图，同时将种子节点集合逐层展开并调优，进行用户感兴趣的主题信息推送。相较影响最大化领域的现有算法，本发明可以有效地求解节点个数巨大的稀疏社交网络，通过收缩提高图结构的稠密程度，解决传统反向可达图采样算法中单次采样局部性过强、对图结构整体覆盖能力弱的问题，从而大幅降低采样所需的时空开销，同时本发明具有实现简单、近似能力良好、可扩展性强的优点。
主权项：1.一种基于多层图收缩和反向可达图采样的稀疏社交网络影响最大化方法，其特征在于，该方法具体步骤为：1获取在线社交平台的有向图GV,E、每个用户节点的权值cv、每条用户感兴趣主题信息的传播概率pu,v，以及种子节点个数k和图收缩阈值nc；所述种子节点为在线社交平台中具有影响力的用户；2引入“种子概率”psu,v表示当用户u被设为种子节点时，信息从用户u到其他用户v传播成功的概率；对于有向图G中每一条表示用户之间关注关系的有向边u,v∈E，令psu,v←pu,v；3对有向图GV,E进行收缩：令收缩层级t←0，原图记为G0V0,E0；重复以下步骤直至|Vt|≤nc：将Gt-1合并为无向图，对合并得到的无向图执行图匹配算法，将每个用户节点进行分组，每组中的用户节点合并收缩作为Gt的用户节点，计算收缩前每个用户节点的入度估计值和出度估计值，计算Gt中用户节点点权以及合并前用户节点之间双向边的边权，构建GtVt,Et，然后令t←t+1；4对缩略图GtVt,Et求初始解，得到初始种子节点集合|SC|≤k；5对缩略图进行展开，并在展开过程中对种子节点逐层进行调优，得到有向图G的种子节点集合S0，进行用户感兴趣的主题信息推送。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于多层图收缩和反向可达图采样的稀疏社交网络影响最大化方法及装置
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