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摘要：本发明公开了一种基于正余弦优化搜索的社交网络影响力最大化算法，包括如下步骤：S01:算法初始化；S02：利用正余弦搜索寻找最优解；S03：对齐算子和突变算子加速收敛；利用对齐算子加速当前种子集向最优种子集靠近；突变算子则通过在搜索区域随机探索来跳出局部最优解，寻找潜在的更优解。本发明提出的节点SNI值可以从传播模型角度估算单个节点的影响力，结合搜索区域的筛选和种群初始化可以得到初始具有较高质量的种子集，加速算法收敛，减少计算时间。
主权项：1.一种基于正余弦优化搜索的社交网络影响力最大化算法，其特征在于，包括如下步骤：S01:算法初始化；设置基于传播模型的单个节点的影响估计SNI，并基于SNI排序结果筛选部分节点作为搜索区域；利用随机因子初始化不同种子集，加速后续算法收敛；S02：利用正余弦搜索寻找最优解；基于S01中节点的SNI值将搜索区域内的节点形成固定排列，构建基于节点索引的位置，从而引入正余弦算法的搜索收敛能力；对比当前节点与最优种子集中对应节点的影响力差值，从而引入正余弦搜索，在节点索引位置附近进行震荡搜索，引入合理算法参数来平衡算法局部搜索和全局开发的能力；S03：对齐算子和突变算子加速收敛；利用对齐算子加速当前种子集向最优种子集靠近；突变算子则通过在搜索区域随机探索来跳出局部最优解，寻找潜在的更优解。
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百度查询： 南京邮电大学 基于正余弦优化搜索的社交网络影响力最大化算法
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