3-layer中心度优化的社交网络影响力高效算法

社交网络影响力最大化是一个关键问题，在实际应用中，如病毒营销、信息传播或意见领袖选择等领域，它涉及到找出在社交网络中少数关键节点，通过它们的互动能最大限度地扩大影响范围。传统的贪心算法虽然能够找到相对广泛的影响范围，但其高时间复杂度限制了在大规模网络中的应用。为解决这一问题，本文提出了一种新颖的策略，即基于3-layer局部中心度的启发式算法。 传统的启发式算法，如度中心性算法，尽管简单，但可能无法准确捕捉到影响力节点，因为它们主要依赖于节点的直接连接数量。而基于介数中心性和接近中心性的算法，虽然能更全面地考虑全局信息，但由于计算复杂度较高，对于大型社交网络来说并不实用。作者认识到网络节点深层次结构对影响扩散的重要性，因此引入了3-layer局部中心度概念，这是一种结合了节点的直接度、邻居节点的间接度和更深层次关系的综合度量，用于评估每个节点的潜在影响力。 在这个框架下，算法分为两步进行：首先，通过线性阈值模型，采用启发式方法选择部分具有最高潜在影响力的节点作为种子节点，它们的激活将触发影响的传播。接着，剩余节点通过贪心策略选择，每次选择能带来最大影响增量的节点作为新种子，这样既能保证效率，又能尽可能扩大影响范围。 这种混合算法的优势在于，它在保持相对较高的激活范围的同时，显著降低了时间复杂度，使得在处理大规模社交网络时更具可行性。实验结果验证了这种算法的有效性和高效性，为社交网络影响最大化问题提供了新的解决方案，对实际应用有着重要的指导意义。关键词包括社交网络、影响力最大化、启发式算法、3-layer局部中心度和贪心算法，这些概念共同构成了研究的核心内容和技术创新点。