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一种求解社交网络影响力最大化的置信传播算法

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社交网络影响力最大化问题是一类重要的NP-难问题,在人工智能中有重要的研究价值.在实际生活中,通常需要考虑用户传播信息的成本问题,为了解决信息传播中所需成本问题,设计了一种求解社交网络影响力最大化的置信传播算法.将社交网络影响力最大化问题映射成约束可满足问题,再将约束可满足问题转化为因子图模型,用置信传播算法在因子图模型上进行信息传递,从而推断出所有节点的边缘概率.在真实网络以及人工合成网络数据集上与线性规划算法作实验对比,结果表明:该算法有效.
Belief Propagation Algorithm for Solving Social Network Influence Maximization

冯琬晶、王晓峰、张丹丹、李娟

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北方民族大学计算机科学与工程学院 银川 750021

北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室 银川 750021

社交网络影响力 置信传播算法 因子图 约束可满足问题

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金宁夏回族自治区自然科学基金宁夏回族自治区自然科学基金宁夏回族自治区自然科学基金宁夏回族自治区自然科学基金北方民族大学重大专项北方民族大学校级科研一般项目

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2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.11.001

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(11)
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