通过重叠社区结构识别社交网络中的影响力节点

作者：王烨桐; 江涛^*

来源：数据分析与知识发现, 2022, 6(12): 80-89.

• 社交网络
• 重叠社区
• 影响力最大化
• 信息传播

【目的】为快速找出网络中最具影响力的节点，提出使用重叠社区的影响力最大化方法 IMtoc。【方法】将整个社交网络分割为几个重叠社区，综合特征向量中心性最大的节点和重叠节点，选出候选种子集，然后通过贪心算法在候选集中找到最优的种子节点。【结果】对于大型社交网络Git＿web＿ml数据集，IMtoc算法的运行时间比CELF和IMRank算法快约91%和65%。【局限】影响力节点与重叠节点存在重合，造成部分节点代表性不足。【结论】IMtoc算法与现有方法相比存在一定优势，可以在影响范围和运行时间之间取得平衡。

• 单位
  西北民族大学