社区度边界节点算法：影响力最大化与时间复杂度优化

本文主要介绍了一种名为基于社区度的边界节点影响力最大化算法(CDEA)，该算法针对社会网络中的信息传播问题，特别是关注跨社区的信息传播。传统的影响力最大化算法可能未充分考虑社区结构和节点度的重要性。CDEA算法旨在通过社区度这一新的衡量标准，有效地选择具有最大影响力的边界节点，以实现更高效的信息传播。 1. 社区结构与边界节点 社区结构在社会网络中起着关键作用，它将网络分割成若干个内部连接紧密、相互之间联系较少的子群体。边界节点是指那些位于不同社区之间的节点，它们连接着不同的社区，因此在信息跨社区传播中扮演着桥梁的角色。CDEA算法利用这种特性，缩小了选择初始传播节点的范围，减少了计算复杂度。 2. 社区度定义 社区度是评估节点影响力的全新指标，它由三个部分组成：节点的度（即与该节点直接相连的其他节点数量）、节点直接连接的社区数，以及这些社区的平均规模。这三者结合考虑，能够更全面地反映节点在信息传播过程中的重要性，尤其是在跨社区传播时。 3. CDEA算法流程 CDEA算法采用HPG算法的框架，首先识别出所有的边界节点，然后根据社区度选择最具影响力的种子节点。在信息传播过程中，使用了线性阈值(LT)模型，这是一种模拟节点被激活和传播信息的概率模型。通过这种方法，CDEA算法能够扩大影响传播的范围，并且在时间效率上优于其他算法。 4. 相关研究对比 相比于以往的研究，如基于位置感知的算法、基于IC模型的方法、IRIE算法、个性化影响力最大化算法和OASNET等，CDEA算法在考虑社区结构的同时，还强调了节点的度在信息传播中的作用。这些算法或未充分考虑社区结构，或未综合评估节点的多种属性，而CDEA算法通过社区度的引入，提升了算法的效率和传播效果。 5. 实验验证 通过实验，CDEA算法的性能得到了验证，它不仅能够达到更大的影响传播范围，而且在时间复杂度方面也有显著优势。这表明，基于社区度的策略对于信息传播模型优化是有效的，尤其适用于处理大规模社会网络中的信息扩散问题。 CDEA算法是一种创新性的影响力最大化方法，它结合了社区结构和节点属性，特别是在处理跨社区传播时，表现出优越的性能和效率。这一研究为社会网络分析和信息传播模型的设计提供了新的思路。