综合影响力模型InfG算法

zeng_w_j123

于 2017-08-05 16:55:23 发布

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分类专栏：粮食舆情文章标签：算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zeng_w_j123/article/details/76726512

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该博客介绍了InfG算法，目标是在有用节点集中选择k个初始节点以实现最大的传播影响范围。方法是通过社区内部选择F值最大的节点开始，然后每次都选择能影响到最多节点的未标记节点，直至达到k'个节点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目标

在有用节点集U 中选择k 个初始节点，使其具有最大的传播影响范围。

方法

任一社区内，首先选择影响传播范围F 值最大的节点为起始点，将其加入集合S，并标记其邻居节点。在未标记的节点中继续选择一点，满足两节点所能影响到达的节点集合的和集最大，即节点数目最多，并标记其邻居节点。依此类推，每次选择的节点均为被标记的节点，遍历每个社区，直到选取完满足条件的k’ 个节点为止。

# 参数：节点关系的文件路径，节点传播范围F值的文件路径
# 输出文件路径，领袖个数

def getLeaders(inputFileName_Node, inputFileName_TKFK, outputFileName, leaderNum):

    # 打开文件读入节点关系
    with open(inputFileName_Node, 'r') as file:

        # 保存节点关系
        node = {}