基于全局的引文网络影响力最大化算法

从大量的期刊论文中搜寻出最具有影响力的若干篇论文对于学术研究具有重要意义,但现有影响力最大化算法需要结合贪心算法,时间复杂度较高.依据论文引用网络中引用关系的时间单向性和无环特征,提出一种基于节点全局影响力的影响力最大化算法.该算法主要包括:(1)计算所有节点的全局影响力.结合引文网络的发表时间特性,构造上三角稀疏影响方阵.在线性阈值传播模型的基础上,利用节点间的直接、间接路径影响以及累积计算规则模拟影响力在网络上的传播过程.方阵每进行一次运算,会将全部节点的影响向下传播一跳,得到下一个路径的影响,并统计全部影响,最终得到表示所有节点全局影响力的方阵;(2)将全部节点按全局影响力排序.选择前n个节点作为候选节点来选取k个种子节点,在选取的过程中避免影响力较大节点的聚集情况.以真实的学术引文网络数据集为实验数据,将提出的算法与两种基准算法从激活范围和运行时间两个方面进行对比.实验结果表明,该算法大大降低了时间复杂度,且激活范围接近于贪心算法.