公开(公告)号：CN106777926A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611085292.9

申请日：2016-11-30

Applicant: 重庆大学

Inventor： 尚家兴 ,  武红春 ,  周尚波 ,  林晓然 ,  齐颖 ,  许冶金

IPC: G06F19/00

CPC classification number: G16Z99/00

Abstract: 本发明涉及基于多选择器组合的影响最大化结构，包括多选择器层、多组合器层以及评价器层，多选择器层包括多个选择器，每个选择器表示任意一个已知的影响最大化算法；选择器根据自身策略增量地选择几个新的节点作为候选的种子节点，并通过集合输出新的节点；多组合器层包括多个组合器，每个组合器与多个选择器相连，实现对多个选择器的输出进行组合；每一个组合器的输出包含一个节点的集合，每个节点表示经过组合后的候选种子节点；评价器层包括一个评价器，它接收来自组合器层推选出的候选种子节点，并根据节点对应的权重决定是否对其进行评估。本发明通过对多个已有的选择器选择的种子节点进行组合，保证无论k的取值如何，都能得到高质量的解。

公开(公告)号：CN106530098A

公开(公告)日：2017-03-22

申请号：CN201610956550.X

申请日：2016-10-27

Applicant: 重庆大学

Inventor： 尚家兴 ,  武红春 ,  周尚波 ,  林晓然 ,  齐颖 ,  许冶金

IPC: G06Q50/00

CPC classification number: G06Q50/01

Abstract: 本发明涉及一种基于多层潜力和社区结构的影响最大化方法，方法假设影响力的传播分为两个阶段，第一阶段：社区间基于多层潜力的种子扩算；第二阶段：社区内的影响传播；在第一阶段，种子节点v尝试激活其处于未激活状态的邻居节点{u|u∈N(v),active(u)＝0}，此过程中被激活的节点记为S1，则有 其中N(S)＝∪v∈SN(v)，接下来，S1又会尝试激活其处于未激活状态邻居节点{u|u∈N(S1)\S,active(u)＝0}，此过程中被激活的节点记为S2；在第二阶段，将节点 影响的范围限制在其所在的社区中，对任意的社区 该社区最终产生的影响规模取决于两个因素：1)社区Ci的大小|Ci|，2)S2的节点落在该社区的个数|S2∩Ci|。本发明提出的基于多层潜力和社区结构的影响最大化方法，其效率不仅比已有最新的算法(如IPA算

公开(公告)号：CN105913287A

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201610340219.5

申请日：2016-05-20

Applicant: 重庆大学

Inventor： 尚家兴 ,  武红春 ,  周尚波 ,  林晓然 ,  齐颖 ,  吴晓雨

IPC: G06Q30/02

CPC classification number: G06Q30/0244

Abstract: 本发明提出一种基于社区结构的影响最大化方法。影响最大化问题研究如何从网络中找到k个种子节点作为初始传播源，使传播的最终影响范围最广。该问题是一个NP难题，传统的贪心算法效率很低，而简单的启发式算法得不到高质量的解。为解决上述问题，本发明提出了基于社区结构的影响最大化模型。模型假设传播分为两个阶段：第一阶段是种子节点的扩张，在该阶段种子节点可以扩张到各个社区；第二阶段是社区内传播，即扩张后的种子节点在各个社区内部独立传播。基于该模型推导出目标函数的一种简化形式，并提出一个高效的种子选取算法。在五个真实数据集上的实验结果表明，本发明所提算法效率远高于传统的贪心算法，且准确性高于简单的启发式算法。