ABSTRACT Influence maximization for opinion formation (IMOF) in social networks är ett viktigt problem, som används för att bestämma några inledande noder och sprida de mest ideala åsikter till hela nätverket. De befintliga undersökningarna fokuserar på att förbättra modellerna för opinionsbildning för att beräkna varje nods åsikt. Det har dock inte gjorts mycket arbete för att beskriva IMOF-processen matematiskt, och de nuvarande forskningarna kan inte tillhandahålla en effektiv mekanism för att hantera IMOF. I detta dokument formuleras IMOF matematiskt och löses genom ett iterativt ramverk. Först beskriver vi IMOF som ett begränsat optimeringsproblem. Sedan, baserat på nod inflytande och grannsamordning, föreslås den viktade samordningsmodellen för att beräkna åsikter från nätverk noder med förändringen av iterationer. Särskilt för att fastställa top-k inflytelserika noder (dvs. frönoder) presenteras en iterativ ram för IMOF, kallad IIMOF. Baserat på ramverket, poäng och rang för varje nod av Iterative 2-hop algoritm, d.v.s., SRI2 föreslås för att beräkna påverkan poäng för varje nod. Baserat på liten ingrad och hög ut-grad, föreslås one-hop mått för att bättre återspegla rangen av alla inledande noder. Vi bevisar också att IIMOF konvergerar till en stabil ordning inom de finita iterationerna. Simuleringsresultaten visar att IIMOF har överlägsna genomsnittliga åsikter än jämförelsealgoritmerna. INDEX TERMS Sociala nätverk, inflytande maximering, opinionsbildning, iterativ ram.
Baserat på nodinflytande och grannsamordning föreslogs en viktad samordningsmodell i REF för att beräkna nodernas åsikter med förändringen av iterationer.
IIMOF: An Iterative Framework to Settle Influence Maximization for Opinion Formation in Social Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}