基于社团结构挖掘算法的在线社会网络信息传播最大化方法

    公开(公告)号:CN104820945B

    公开(公告)日:2018-06-22

    申请号:CN201510186252.2

    申请日:2015-04-17

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 基于复杂网络社团发现算法的信息传播最大化方法,包括如下步骤:1)复杂网络生成阶段:预处理从在线社会网络上爬取到的数据变为有向带权图;模型训练阶段:a)利用社团发现算法对复杂网络进行社团发现。b)为每一个社团,输出对应的子图。c)为每一个子图进行不同种子节点选取实验。d)利用所产生数据进行训练模型,并把得到的模型保存到指定区域以待使用。2)种子节点选取阶段:a)要进行挖掘的原始复杂网络分割为不同的社团,并生成对应子图。b)导入模型训练阶段训练好的预测。c)利用预测模型计算出每个子图应分配到几个种子节点进行挖掘。复杂网络数据中选取最具传播能力节点时的时间效率。具有选取结果优,数据处理速度快等优点。

    基于社团结构挖掘算法的在线社会网络信息传播最大化方法

    公开(公告)号:CN104820945A

    公开(公告)日:2015-08-05

    申请号:CN201510186252.2

    申请日:2015-04-17

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 基于复杂网络社团发现算法的信息传播最大化方法,包括如下步骤:1)复杂网络生成阶段:预处理从在线社会网络上爬取到的数据变为有向带权图;模型训练阶段:a)利用社团发现算法对复杂网络进行社团发现。b)为每一个社团,输出对应的子图。c)为每一个子图进行不同种子节点选取实验。d)利用所产生数据进行训练模型,并把得到的模型保存到指定区域以待使用。2)种子节点选取阶段:a)要进行挖掘的原始复杂网络分割为不同的社团,并生成对应子图。b)导入模型训练阶段训练好的预测。c)利用预测模型计算出每个子图应分配到几个种子节点进行挖掘。复杂网络数据中选取最具传播能力节点时的时间效率。具有选取结果优,数据处理速度快等优点。

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