基于改进的度折扣方法研究社交网络影响力最大化问题

在影响力最大化检测算法中,度折扣算法是一个高效的启发式算法。针对现有度折扣算法中的不足,该文对其计算期望影响力的公式进行修正,提出了一阶改进的度折扣算法,并进一步引入冗余弱化机制确保种子节点分散地分布在网络上,得到了二阶改进的度折扣算法。基于独立级联模型,在4个真实网络上与其他算法进行比较,实验结果表明提出的两种算法使信息扩散速度更快、更广,还能保证较低的时间复杂度。