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关联影响力传播最大化方法
被引量:
6
1
作者
张云飞
李劲
+2 位作者
岳昆
罗之皓
刘惟一
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018年第12期1891-1902,共12页
社会网络中影响力传播最大化是社会网络分析领域所关注的重要问题。针对多个影响力同时进行传播,且影响力间存在传播促进的情况,提出关联影响力传播最大化问题。首先,对经典线性阈值模型进行扩展,提出关联影响力线性阈值模型对关联影响...
社会网络中影响力传播最大化是社会网络分析领域所关注的重要问题。针对多个影响力同时进行传播,且影响力间存在传播促进的情况,提出关联影响力传播最大化问题。首先,对经典线性阈值模型进行扩展,提出关联影响力线性阈值模型对关联影响力传播过程进行建模;其次,定义了关联影响力传播最大化问题,证明了该问题是NP-hard的,以及问题目标函数满足子模性;再次,针对该问题提出基于结点激活贡献估计的求解算法;然后,利用结点激活贡献估计存在相互独立性,进一步提出了并行化求解算法,并在Spark GraphX并行图计算框架上实现了该算法;最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验测试验证了所提出方法的有效性。
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关键词
社会网络分析
影响力传播最大化
关联影响力传播最大化
线性阈值模型
SPARK
GraphX
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职称材料
知识图谱的Top-k摘要模式挖掘方法
被引量:
2
2
作者
罗之皓
李劲
+2 位作者
岳昆
毛钰源
刘琰
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期194-202,共9页
知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述等特点。提取知识图谱模式信息并形成摘要模式,对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。该文首先给出了摘要模式的判定准则以及摘要模式质量的度量标准,提出了面向...
知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述等特点。提取知识图谱模式信息并形成摘要模式,对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。该文首先给出了摘要模式的判定准则以及摘要模式质量的度量标准,提出了面向知识图谱的Top-k摘要模式挖掘问题,并将该问题建模为一个次模函数优化问题;其次,为高效判定摘要模式及度量模式的覆盖质量,提出了基于Pregel编程模型的并行化摘要模式判定和质量度量算法;然后,给出了高效求解Top-k摘要模式挖掘问题的贪心算法;最后,在真实知识图谱数据上对本文方法进行了验证。实验结果表明:该方法在摘要模式的覆盖度和算法执行效率方面优于已有方法。
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关键词
知识图谱
摘要模式挖掘
次模函数
图匹配
原文传递
题名
关联影响力传播最大化方法
被引量:
6
1
作者
张云飞
李劲
岳昆
罗之皓
刘惟一
机构
云南大学信息学院
云南大学软件学院
云南省软件工程重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018年第12期1891-1902,共12页
基金
国家自然科学基金Nos.61562091
61472345
+5 种基金
云南省自然科学基金Nos.2014FA023
2016FB110
云南大学中青年骨干教师培养计划
云南大学青年英才培育计划No.XT412003
云南省软件工程重点实验室开放项目Nos.2012SE303
2012SE205~~
文摘
社会网络中影响力传播最大化是社会网络分析领域所关注的重要问题。针对多个影响力同时进行传播,且影响力间存在传播促进的情况,提出关联影响力传播最大化问题。首先,对经典线性阈值模型进行扩展,提出关联影响力线性阈值模型对关联影响力传播过程进行建模;其次,定义了关联影响力传播最大化问题,证明了该问题是NP-hard的,以及问题目标函数满足子模性;再次,针对该问题提出基于结点激活贡献估计的求解算法;然后,利用结点激活贡献估计存在相互独立性,进一步提出了并行化求解算法,并在Spark GraphX并行图计算框架上实现了该算法;最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验测试验证了所提出方法的有效性。
关键词
社会网络分析
影响力传播最大化
关联影响力传播最大化
线性阈值模型
SPARK
GraphX
Keywords
social networks analysis
influence maximization
correlated influence maximization
linear threshold model
Spark GraphX
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
知识图谱的Top-k摘要模式挖掘方法
被引量:
2
2
作者
罗之皓
李劲
岳昆
毛钰源
刘琰
机构
云南大学软件学院
云南大学信息学院
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期194-202,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61562091
61472345)
+4 种基金
第二批"云岭学者"培养项目(C6153001)
云南省应用基础研究计划面上项目(2016FB110)
云南大学中青年骨干教师培养计划项目
云南大学青年英才培育计划项目(WX173602)
云南大学数据驱动的软件工程科技创新团队项目(2017HC012)
文摘
知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述等特点。提取知识图谱模式信息并形成摘要模式,对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。该文首先给出了摘要模式的判定准则以及摘要模式质量的度量标准,提出了面向知识图谱的Top-k摘要模式挖掘问题,并将该问题建模为一个次模函数优化问题;其次,为高效判定摘要模式及度量模式的覆盖质量,提出了基于Pregel编程模型的并行化摘要模式判定和质量度量算法;然后,给出了高效求解Top-k摘要模式挖掘问题的贪心算法;最后,在真实知识图谱数据上对本文方法进行了验证。实验结果表明:该方法在摘要模式的覆盖度和算法执行效率方面优于已有方法。
关键词
知识图谱
摘要模式挖掘
次模函数
图匹配
Keywords
knowledge graph
summarization pattern mining
submodular function
graph matching
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关联影响力传播最大化方法
张云飞
李劲
岳昆
罗之皓
刘惟一
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018
6
下载PDF
职称材料
2
知识图谱的Top-k摘要模式挖掘方法
罗之皓
李劲
岳昆
毛钰源
刘琰
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
原文传递
已选择
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条
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引用分析
参考文献
引证文献
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