| 异质社会网中基于信息熵的影响最大化算法 |
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| 引用本文： | 徐行,陈红梅,周丽华.异质社会网中基于信息熵的影响最大化算法[J].云南大学学报(自然科学版),2022(4):698-707. |
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| 作者姓名： | 徐行 陈红梅 周丽华 |
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| 作者单位： | 云南大学信息学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（62062066）；;云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目（202105AC160067）；;云南省应用基础研究计划重点项目（202101AS070056）； |
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| 摘 要： | 提出了异质社会网中基于信息熵的影响最大化算法（Influence Maximization algorithm based on Information Entropy in Heterogeneous social networks,IMIEH）.首先，考虑不同类型节点所携带信息不同以及不同节点所传递信息不同，提出参与熵和交互熵的概念，进而计算节点间的影响权重；然后，基于线性阈值模型，计算节点的全局影响；最后，根据节点的边际增益选择种子集.实验结果表明，与MPIE,SimPath和DAGIM算法相比，提出算法选择的种子集具有更大的影响范围.
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| 关 键 词： | 异质社会网 影响最大化 参与熵 交互熵 全局影响 |
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