计算机工程与科学

作者：汪晓洁, 侯小静, 徐春, 张蕾

单位：新疆财经大学信息管理学院,新疆 乌鲁木齐 830012

关键词：社交网络,影响最大化,网络适应性,分配策略,社区结构,

基金：国家自然科学基金（62266041，62166039）；新疆维吾尔自治区自然科学基金（2020D01A35）

影响最大化在社交网络分析和挖掘中得到了广泛的研究，其目的是找到一个具有k个节点的种子集合，使得该节点集合在某种传播模型下影响传播的范围最大。现有研究鲜有考虑网络结构对信息传播的影响，影响最大化算法通常对不同结构类型的网络适应性不强。针对该问题，研究了具有网络结构适应性的影响最大化问题，分析了网络结构对影响传播产生的影响。针对二者的影响关系，提出了3种分配策略以适应不同的网络类型；然后，在社区尺度上对节点影响力进行度量，构建初始种子节点集合；最后，对初始种子节点集合进行调优，进一步提高种子节点的质量。在具有不同结构的真实数据集和合成数据集上的实验表明，提出的算法在各项性能指标上均取得了较好的效果，发现了影响传播与种子节点间的平均距离之间，并不是种子节点间的距离越大，影响传播越好，这改变了在考虑传播重叠问题时对种子节点间平均距离的固有认知。

来源：2025年第4期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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