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Influence Maximization Algorithm Based on Reverse Reachable Set

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Autor
Año de publicación 2021
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: La mayora de los algoritmos de maximizacin de la influencia existentes no son adecuados para redes sociales a gran escala debido a su elevada complejidad temporal o a su limitado alcance de propagacin de la influencia. Por ello, se propone un algoritmo de maximizacin de la influencia D-RIS (dynamic-reverse reachable set) basado en el modelo de cascada independiente y combinado con el muestreo de conjuntos alcanzables inversos. Bajo la premisa de que la funcin de propagacin de la influencia satisface la monotonicidad y la submodularidad, el algoritmo D-RIS utiliza un mtodo de depuracin automtica para determinar el valor crtico del nmero de conjuntos alcanzables inversos, que no slo obtiene un mejor rango de propagacin de la influencia, sino que tambin reduce en gran medida la complejidad temporal. Los resultados experimentales en los dos conjuntos de datos reales de Slashdot y Epinions muestran que el algoritmo D-RIS se aproxima al algoritmo CELF (lazy-forward rentable) y supera al algoritmo RIS, al algoritmo HighDegree, al algoritmo LIR y al algoritmo pBmH (metaheurstica basada en la poblacin) en rango de propagacin de influencias. Al mismo tiempo, es significativamente mejor que el algoritmo CELF y el algoritmo RIS en tiempo de ejecucin, lo que indica que el algoritmo D-RIS es ms adecuado para redes sociales a gran escala.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Influence Maximization Algorithm Based on Reverse Reachable Set", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3924255/), el día 2025-06-28.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2021

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