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基于合并影响概率的社交网络影响最大化算法。针对大型社交网络影响最大化算法时间复杂度较高,并且节点影响覆盖率较低的问题,提出一种新的影响力最大化算法。采用PageRank算法选择影响力较高的节点作为备用种子,通过统计备用种子对潜在可激活节点的激活轮次和激活次数来计算其合并影响概率,并采用遗传算法从中选择合并影响概率最大的k个结果作为种子节点。仿真结果表明,与Degree Discount、PageRank等算法相比,该算法能获得较好的节点选取效果。
遗传算法;社交网络;独立级联模型;合并影响概率;影响最大化