[发明专利]基于单目标优化的社交影响力计算方法及装置在审
| 申请号： | 201711484187.7 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108197694A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 崔来中;胡怀雄;陆楠 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 王利彬 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于社交网络领域，提供了一种基于单目标优化的社交影响力计算方法及装置，将社交网络进行初始化得到种群X；对X进行变异操作得到种群X(mutation)；对初始化后的种群X和变异后的X(mutation)进行交叉操作得到种群X(crossover)；利用EDV公式计算X(mutation)和X(crossover)中每个个体的EDV值，比较EDV值，EDV值相对大的个体加入代表被选中的种群X(selection)；利用X(selection)更新种群X，并返回继续进行变异、交叉、选择和更新，直至更新次数达到预设次数，得到最终更新后的种群X；对X中的每一个个体Xi计算EDV值，其中EDV值最大的个体Xi中的节点就是社交影响力最大的K个用户；本发明的方法能够快速地找出影响力最大的K个节点。 | ||
| 搜索关键词： | 种群 计算方法及装置 社交网络 更新 初始化 单目标 变异操作 公式计算 交叉操作 预设 优化 返回 | ||
【主权项】：
1.一种基于单目标优化的社交影响力计算方法，其特征在于，包括：步骤S1，对社交网络利用DDS算法进行初始化操作，得到初始化后的种群X；其中，所述种群X包括N个个体，每个个体为包括K个节点的集合，每个节点代表一个用户；步骤S2，对初始化后的所述种群X利用DDS算法进行变异操作，得到变异后的种群X(mutation)；步骤S3，对初始化后的所述种群X和变异后的所述种群X(mutation)利用DDS算法进行交叉操作，得到交叉后的种群X(crossover)；步骤S4，利用EDV公式计算变异后的所述种群X(mutation)和交叉后的种群X(crossover)中每个个体的EDV值，并比较所述种群X(mutation)和种群X(crossover)中每个对应个体的EDV值，EDV值相对大的那个个体加入到代表被选中的种群X(selection)中；步骤S5，利用被选中的种群X(selection)更新所述种群X，并返回步骤S2，直至更新次数达到预设次数，则得到最终更新后的种群X；步骤S6，利用EDV公式对最终更新后的所述种群X中的每一个个体Xi计算EDV(Xi)值，其中EDV值最大的个体Xi中的节点就是社交影响力最大的K个用户。
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