作者：王学光动态网络影响最大化信息融合模型启发式算法
摘要：影响扩散是复杂网络上动态过程研究的关键问题之一,而且基于动态网络的影响扩散问题的相关成果很少。讨论了动态独立级联模型和动态线性阈值模型以及基于这两个模型的动态影响最大化问题,提出了一种改进的贪婪算法,该算法消除了随机模型的不确定性并采用连通图方法来提高算法性能,并在不同规模的4个数据集上进行了验证。实验结果表明,与HT算法相比,提出的算法在影响扩散范围方面具有明显的优势,且在时间效率方面要好于HT算法。
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