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一種面向團(tuán)體的影響最大化方法

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   影響最大化旨在從給定的社會網(wǎng)絡(luò)中尋找出一組影響力最大的子集.現(xiàn)有工作大都在假設(shè)實體點(個人或博客等)影響關(guān)系已知的情況下,關(guān)注于分析單個實體點的影響力.然而在一些實際場景中,人們往往更關(guān)注區(qū)域或人群等這類團(tuán)體的組合影響力,如戶外廣告、電視營銷、疫情防控等.研究了影響力團(tuán)體的選擇問題:(1)基于團(tuán)體的關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn),建立了團(tuán)體傳播模型GIC(group independent cascade);(2)根據(jù)GIC模型,給出了貪心算法CGIM(cascade group influence maximization),搜索最具影響力的top-k團(tuán)組合,在人工數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)上,實驗驗證了該方法的效果和效率.

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