分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架.针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率.通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法.特别地,对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究,仿真结果表明:该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集,在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法.
复杂网络 传播动力学 影响力极大化 序列采样 启发式算法