[发明专利]一种基于K-shell分解的社交网络影响力最大化方法

摘要

本发明公开了一种基于K‑shell分解的社交网络影响力最大化方法，属于社交网络领域，本发明首先进行K‑shell分解，划分出核及每个核中的节点，考虑了位置属性的重要性；其次为了减少影响力重叠，采用了分配策略，从核心向外扩散，在每核选取种子定量节点，以便将种子节点分散开来；最后，利用混合度来精细化选取种子节点，不仅考虑节点本身的直接影响力，还考虑了邻居节点对其间接影响力。通过此种方法，不仅克服了时间效率低的问题，而且提高了影响范围的准确性，有效地解决了社交网络影响力最大化问题。

主权项

1.一种基于K‑shell分解的社交网络影响力最大化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：构建社交网络：G＝(V,E)；其中，G表示社交网络，V表示节点集合，E表示网络的边集合；步骤2：K‑shell分解，划分核；对输入的社交网络G进行K‑shell分解，产生M个核，即Ks＝(Ks1,Ks2,...Ksm)，同时，计算出每个核中的节点；其中，Ksm为最大核，即最核心位置，Km‑1为次核心位置，依次类推；步骤3：利用分配策略公式，确定每个核Ks选择种子节点的个数；结合核Ks和该核中节点的个数LKs，利用分配策略公式，计算出每个核Ks选择种子节点的个数Nseed(Ks)；步骤4：启发式地选择节点；启发式地从步骤2形成的核中，从最核心位置开始，依次向外扩散，从核中选取步骤3中计算的Nseed(Ks)个混合度最大的节点加入种子节点集S。