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从移动数据中挖掘网络节点的影响力

引用
近期以来,移动通信迅猛发展,累积了海量的移动数据.移动数据包含丰富的语义和拓扑信息.研究者针对移动数据开展了一系列研究,并开发了大量的诸如广告和推荐系统等应用.这些应用均依赖于高效、准确的节点影响力计算.但是,由于移动数据潜在的动态性和大规模特征,难以分析识别移动数据网络节点间的影响力.影响力图模型源自博客的影响力分析,是一种基于网络拓扑信息的静态节点影响力算法,具有简单、高效和结果准确等特点.在此基础上,提出了基于时间的影响力图模型(time-based influence graph,TIG),该模型利用移动数据的网络拓扑结构信息,同时考虑移动数据的网络影响力时间维度,采用动态的基于时间的排序方法计算网络节点间的影响力.实验结果表明与现有方法相比,该方法能够更准确地实现移动数据节点影响力的计算.

移动数据、社会影响力、基于时间的影响力图模型、动态网络

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TP391(计算技术、计算机技术)

中央高校基本科研业务费专项基金项目NZ2013306;中国航空科学基金项目20111052010;2012年江苏省毕业生创新基金项目CXZZ12_0163

2014-05-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

244-248

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计算机研究与发展

1000-1239

11-1777/TP

50

2013,50(z2)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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