[发明专利]基于抽样的线性阈值模型下的影响力最大化方法在审
| 申请号： | 201710176882.0 | 申请日： | 2017-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN106971347A | 公开（公告）日： | 2017-07-21 |
| 发明（设计）人： | 陈崚;贾苏 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心32203 | 代理人： | 唐代盛 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于抽样的线性阈值模型下的影响力最大化方法，根据有向图中一个节点对另一个节点的影响力，计算出有向图G的所有可能世界G′的集合W(G)；计算得到路径的激活概率包括路径存在的概率I(s，v，G′)、可能世界的概率Pr(G′)；使用Chernoff界和设定的参数得到抽样后样本个数r；依据抽样后的样本个数r在可能世界集合W(G)中选取无偏抽样集合U(G′)；计算有向图G中每一个节点v在无偏抽样集合U(G′)中的每一个可能世界下的种子集合s影响力大小函数σ(s)；计算每一个节点u的影响力指标Pr(u)和最终的影响力大小函数σ(s)，依据种子集合的个数确定种子集合s；本方法计算速度较快，提高了可重用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 抽样 线性 阈值 模型 影响力 最大化 方法 | ||
【主权项】：
一种基于抽样的线性阈值模型下的影响力最大化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据有向图中一个节点对另一个节点的影响力，计算出有向图G的所有可能世界G′的集合W(G)；步骤2、计算得到路径的激活概率：包括路径存在的概率I(s，v，G′)、可能世界的概率Pr(G′)；步骤3、使用Chernoff界和设定的参数(数学期望μ、误差ε、置信度δ)得到抽样后样本个数r；依据抽样后的样本个数r在可能世界集合W(G)中选取无偏抽样集合U(G′)；步骤4、计算有向图G中每一个节点v在无偏抽样集合U(G′)中的每一个可能世界下的种子集合s影响力大小函数σ(s)；步骤5、计算每一个节点u的影响力指标Pr(u)和最终的影响力大小函数σ(s)，依据种子集合的个数确定种子集合s。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于扬州大学，未经扬州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710176882.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
