作者：王学光社区结构关键节点问题owen值影响最大化
摘要：社会网络关键节点发现问题有着许多重要的应用,如何找到网络中具有最大影响力的K个节点是一个NP问题。考虑到社会网络中普遍存在着社区结构,提出一种新的社会网络的关键节点发现算法,其在两个信息融合模型的基础上利用Owen值和Monte-Carlo方法得到每个节点的边际贡献,其中边际贡献最大的K个节点即为该问题的解。实验结果表明,该算法更适用于网络中存在社区结构的情形,在时间效率上相对于Greedy算法有几十倍的提高。
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