主题驱动的社会网络影响力最大化算法TIM: 提升节点挖掘效果

本文献主要探讨了社会网络中的一个关键问题，即如何在影响力最大化研究中更有效地考虑主题因素。传统方法往往忽视了主题对影响力节点挖掘的重要性，导致在特定主题下节点集合影响范围受限。针对这一问题，研究者提出了TIM（Topic-based Influence Maximization）算法，这是一个创新的解决方案。 TIM算法的核心步骤包括预处理和两阶段节点挖掘。首先，通过设置主题敏感阈值，对初始节点集进行筛选，去除那些与目标主题关联度低或可能干扰影响力的干扰节点，这样能确保后续挖掘过程更为精准。接着，算法分为两个阶段进行操作： 1. 第一阶段，TIM着重挖掘主题权威性大的节点。这些节点通常是某一主题领域内的专家或者意见领袖，它们对于传播和扩大主题影响力具有关键作用。通过对主题内节点的权威性评估，算法能够优先选择那些在主题领域内具有显著影响力的节点。 2. 第二阶段，算法进一步挖掘那些主题影响增量最大的节点。这意味着在已有权威节点的基础上，找出那些可以带来最大增量影响的新节点，从而增强整体主题的影响范围。 最后，TIM算法将这两个阶段挖掘出的节点综合起来，形成最终的结果集。实验结果显示，与现有其他影响力最大化算法相比，TIM在特定主题下的影响范围明显扩大，而且时间复杂度更低，这表明其在效率和效果上都具有优势。 该研究不仅关注理论层面的算法设计，还结合了实际应用的考量，为社会网络中的信息传播和影响力管理提供了新的策略。此外，文章还提到了研究团队的构成，包括多位在智能信息处理、社会网络分析等领域具有深厚背景的学者，他们的合作为该领域的研究提供了坚实的专业支持。 这篇论文的重要贡献在于提出了一种针对社会网络中主题影响力的优化算法，并通过实验证明了其在提高影响力挖掘效率和覆盖范围方面的有效性，对于理解和改进社交网络中信息传播的策略具有重要的理论价值和实践意义。