基于局部域的影响力最大化算法

用户影响力度量是影响力最大化问题的核心,与网络拓扑结构相关的影响力度量指标主要分为全局性指标和局部性指标,其中全局性指标需要依靠网络完整拓扑结构计算节点影响力且时间复杂度较高,局部性指标通常忽略或弱化了网络中的自环和多边现象,导致对节点影响力的度量不全面,限制信息最终传播范围。结合三度分隔原理,提出基于局部域的影响力最大化算法。考虑网络中的自环和多边现象,根据网络拓扑结构构建生成图。依据生成图划分每个节点对应的局部域,使用节点在局部域内的影响力近似其在全局范围内的影响力,并据此选择候选种子节点。计算候选种子加入种子集合后的重叠比因子,根据重叠比因子决定是否将此候选种子节点选作种子节点,控制种子集合的影响力重叠程度。在真实数据集上的实验结果表明,与MaxDegree、PageRank等算法相比,该算法能有效识别高影响力节点群体,扩大信息传播范围,且具有较低的时间复杂度。