ABSTRACT Problemet med påverkan maximisering (IM) i ett socialt nätverk är att bestämma en uppsättning noder som kan maximera spridningen av inflytande. Immaterialrättsproblemet har på ett avgörande sätt tillämpats på marknadsföring, reklam och opinionsövervakning. Även om nyligen genomförda studier har studerat IM-problemet, de är i allmänhet giriga eller heuristiska-baserade algoritmer, som är tidskrävande för praktisk användning i storskaliga sociala nätverk. Baserat på observationen att strukturella hål noder oftast är mycket mer inflytelserika än andra noder, i detta dokument, utvecklar vi en struktur-hål-baserad påverkan maximization algoritm (SHIM) med tonvikt på tidseffektivitet. SHIM-algoritmen använder strukturhålsinformation för att avsevärt minska antalet kandidater av frönoder. För att mäta strukturen betydelsen av noder, föreslår vi ett strukturhål värde beräkna algoritm för att beräkna det strukturella hålet värdet av noder. Vi bevisar att SHIM är NP-hård och föreslår en strukturbaserad girig algoritm för att välja frön med bred påverkan spridning och högt strukturellt hålvärde. Vi utför experiment på verkliga datamängder för att verifiera vår algoritms tidseffektivitet och noggrannhet, och de experimentella resultaten visar att jämfört med de befintliga algoritmerna är våra algoritmer mycket effektivare och mer skalbara. INDEX TERMS Socialt nätverk, påverka maximering, strukturella hål, giriga algoritmer.
Zhu m.fl. REF utvecklar en strukturhålsbaserad influenssalgoritm som kallas SHIM med tonvikt på tidseffektivitet.
A New Structure-Hole-Based Algorithm For Influence Maximization in Large Online Social Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}