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摘要
影响力最大化问题旨在给定的网络中找到固定个数的活跃节点集，基于特定的传播模型，使得最终被激活的节点数目达到最大。目前，异质信息网络的影响力最大化算法大多从网络中提取同质子图进行影响力最大化研究，时间复杂度较高，并且使用同质子图损失了节点原有的结构信息以及节点间潜在的语义关系。提出一种基于元结构的影响力最大化算法(MSIM),利用为节点构造的元结构描述不同类型节点之间的关系，较完整的保留网络的结构信息和异质信息，同时提出了路径熵与结构熵来度量节点的影响力。在真实数据集上的实验结果表明，MSIM算法比传统的算法有着更好的影响范围和时间效率。
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