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异质信息网络中基于邻接熵的影响力最大化

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影响力最大化是研究如何在社会网络中寻找小部分最具影响力的节点作为信息扩散源,使信息在网络中传播范围最大的问题.已有相关研究大多只是针对同质信息网络,但现实中的社会网络是包含了多种对象类型和对象之间多种关系类型的异质网络,因此提出了基于元路径的邻接信息熵(MPAIE)模型,以及基于元图的邻接信息熵(MGAIE)模型来模拟异质信息网络中的社会影响.通过设置元路径或元图,该方法可以灵活地整合异质网络中的结构和语义信息,对节点的影响力做出度量,并在两个真实数据集上验证了MPAIE及MGAIE模型的有效性.
Influence maximization based on adjacency entropy in heterogeneous information networks

寸轩懿、周丽华

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云南大学信息学院,昆明650500

云南大学滇池学院,昆明650228

异质信息网络 信息扩散 影响力最大化 信息熵 元路径 元图

国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目国家社会科学基金资助项目云南省高等学校科技创新团队资助项目

61762090620620666196603618XZZ005IRTSTYN

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0138

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(11)
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