44、社交网络中的社区挖掘与影响力最大化算法

社交网络中的社区挖掘与影响力最大化算法

在当今数字化时代，社交网络的发展日新月异，其在人们的生活、工作和社交中扮演着越来越重要的角色。对社交网络的研究也成为了众多学者关注的焦点，其中社区挖掘和影响力最大化是两个关键的研究方向。本文将介绍两种相关算法，一种是用于有符号网络的社区挖掘算法（SASN），另一种是基于局部结构特征的社交网络影响力最大化算法（LSC）。

有符号网络的社区挖掘算法（SASN）

有符号网络中的社区挖掘旨在发现网络中节点的社区结构。SASN算法基于块建模思想，提出了一个有符号网络的概率模型，并在变分贝叶斯框架下推导出参数的具体方程。

• 算法步骤

  1. 确定分布 ：需要寻找变量 (z_i)、(\pi) 和 (\omega) 的分布 (q(z_i))、(q(\pi)) 和 (q(\omega))，使下界 (L(q(\cdot))) 最大。根据变分贝叶斯，这些最优分布分别为多项分布或狄利克雷分布：
     • (q(z_i) = M(z_i; 1, \tau_{i1}, …, \tau_{iK}))，其中 (\tau_{ik}) 是节点 (i) 属于组 (k) 的概率，满足 (\tau_{il} \propto e^{\psi(\rho_l)-\psi(\sum_{l=1}^{K} \rho_l)} \times \prod_{j\neq i} \prod_{q=1}^{K} \left( e^{\tau_{jq} \sum_{h=1}^{3} \delta(a_{ij},2 - h)(\psi(\eta_{lq