Based on local domain identifying influential nodes in social networks

计算机科学 投票 最大化 繁荣 钥匙(锁) 节点(物理) 集合(抽象数据类型) Hop(电信) 计算机网络 数学优化 计算机安全 数学 结构工程 环境工程 政治 工程类 程序设计语言 法学 政治学
作者
Hao Yang,Meng Wang,Gencheng Wang
标识
DOI:10.1109/icsp58490.2023.10248744
摘要

Due to the boom of social networks, research on maximizing influence has become increasingly important and various disciplines are attracted by influence maximization. The key to maximizing impact is to identify a set of influential nodes that are widely distributed across the network. Therefore, to select the influential nodes of networks, we propose the LVoteRank algorithm. In LVoteRank, based on the theory of three-degree division, it is reasonable for nodes to gain different voting ability according to the different number of neighbors in 3-hop. In addition, to cut down the overlapping of influential regions of spreaders in networks, LVoteRank discounts the voting ability of neighbors in 3-hop of the selected nodes. Then, to reduce the number of update node voting scores, only recalculate the voting scores of neighbors in 4-hop of the selected nodes. To demonstrate the effectiveness of the LVoteRank, the Susceptible-Infected-Recovered and Linear Threshold models are simulated the spreading progress. Experimental results show that in most cases, LVoteRank is superior to the others methods in spreading speed and infection scale.
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