社交网络中影响最大化问题研究综述

社交网络中影响最大化问题是近年来社交网络研究中的热点之一,该问题旨在寻找社交网络中最具影响力的节点作为传播信息的初始节点,使得传播过程结束后在社交网络中产生的影响最大。从社交网络中影响最大化问题的应用背景出发,介绍并分析了研究社交网络中影响最大化问题的几种主要模型;归纳了解决该问题的性质、基本算法及其主要改进成果;最后简要总结了该问题的一些拓展方向。

b-距离空间中α-(φ,ψ)压缩重合点定理

在b-距离空间中,建立了一类α-(φ,ψ)压缩重合点定理.这一结果将Yamaod等人的结果中的压缩系数s3放宽为sε,其中ε>1.作为应用,给出了带有偏序关系的b-距离空间中的(φ,ψ)压缩重合点定理.这一结果可以推出Huang等人的一个主要结果.

拟偏b-距离空间中循环映射的不动点定理

在拟偏b-距离空间中,建立了一类循环映射的不动点定理.结果统一并推广了Fan最近的结果.最后,给出一个例子支持我们的结果.

类距离空间中关于循环映射的公共不动点定理

在0-σ-完备的类距离空间中,证明了一类循环压缩映射的公共不动点定理,其中压缩条件包含了二元变距离函数.结果改正并推广了Akram等人最近的结果.