本研究は、複雑ネットワークにおける影響力最大化問題に取り組むための新しいアプローチを提案している。主な内容は以下の通り:
ノードの重要性を測定するための「双重スケールコミュニティ階層情報(DSCHI)」手法を開発した。これは、ノードの階層構造情報とコミュニティ構造情報の両方を考慮している。
投票メカニズムと「遅延スコア更新戦略(LSUS)」を用いた「コスト効率的な相互影響力ベース投票(CEMIV)」手法を開発した。これにより、時間複雑性と影響力ノードの特定精度のバランスを最適化している。
時間複雑性と影響力ノードの特定精度のバランスを評価する「バランス指数」を提案した。
10の公開データセットを用いた実験の結果、提案手法が16の最新手法に比べて優れたパフォーマンスを示すことを実証した。
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by Yi Liu, Xiao... о arxiv.org 09-24-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.14034.pdfГлибші Запити